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1 | 課程名稱 校課程 數位自學 | 開課單位 | 相關性 | ||||||||||||||||||||||||
2 | 線性代數 | 應數系/資工系/電機系 | 數學基礎 | ||||||||||||||||||||||||
3 | 微積分 | 很多系都有 | 數學基礎 | ||||||||||||||||||||||||
4 | 機率論 | 應數系 | 數學基礎 | ||||||||||||||||||||||||
5 | 統計學 | 應數系/政經系/財管系/資管系/企管系 | 數學基礎 | ||||||||||||||||||||||||
6 | 矩陣計算 | 應數碩 | 數學基礎 | ||||||||||||||||||||||||
7 | 離散數學 | 應數系/資工系/電機系 | 數學基礎 | ||||||||||||||||||||||||
8 | 多變量分析 | 應數碩/教育碩/資管碩 | 數學基礎 | ||||||||||||||||||||||||
9 | Python 與機器學習之理論實現 | 應數碩 | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
10 | 演算法 | 應數系/資工系 | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
11 | 資料結構 | 應數系/資工系/電機系 | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
12 | 深度學習 | 資管碩 | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
13 | 機器學習 | 通訊碩 | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
14 | 機器學習導論 | 資工系 | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
15 | 類神經網路導論 | 電機系 | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
16 | 類神經網路概論 | 機電碩 | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
17 | 巨量資料導論 | 資工系 | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
18 | 平行計算 | 應數系/應數碩 | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
19 | 社群媒體分析 | 資管碩 | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
20 | 資料分析方法入門 | 政治碩 | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
21 | 自然語言處理 | 資工碩 | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
22 | 統計學習與資料探勘 | 應數碩 | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
23 | AI輔助程式設計 | 資工系 | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
24 | C程式設計 | 資工系 | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
25 | Python 程式設計 | 資工系 | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
26 | Data Science: Machine Learning | 數位自學:哈佛大學 Harvard University | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
27 | Data Science: Linear Regression | 數位自學:哈佛大學 Harvard University | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
28 | R Programming | 數位自學:約翰·霍普金斯大學 The Johns Hopkins University | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
29 | AI For Everyone | 數位自學:DeepLearning.AI | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
30 | Neural Networks and Deep Learning | 數位自學:DeepLearning.AI | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
31 | 機器學習技術 | 數位自學:國立台灣大學 | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
32 | Introduction to Data Science in Python | 數位自學:University of Michigan(密西根大學) | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
33 | Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python | 數位自學:University of Michigan(密西根大學) | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
34 | Applied Machine Learning in Python | 數位自學:University of Michigan(密西根大學) | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
35 | Applied Text Mining in Python | 數位自學:University of Michigan(密西根大學) | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
36 | Applied Social Network Analysis in Python | 數位自學:University of Michigan(密西根大學) | 程式基礎與應用 | ||||||||||||||||||||||||
37 | 從英語課程學習多元文化 | 跨院ESP | 語言基礎 | ||||||||||||||||||||||||
38 | 透過實用性英語增進溝通能力 | 跨院EAP | 語言基礎 | ||||||||||||||||||||||||
39 | 通過體驗式學習自信地說英語 | 跨院EAP | 語言基礎 | ||||||||||||||||||||||||
40 | 英文學術寫作 | 跨院 | 語言基礎 | ||||||||||||||||||||||||
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