課程概述
本課程旨在為初學者和中級開發者提供全面的 Python 全端開發技能，涵蓋程式設計基礎、資料庫操作以及人工智慧模組。課程提供線上和離線兩種學習模式，適合不同學習需求。
學習模式
線上模式：透過視訊教學、即時 webinar、線上程式碼平台和互動論壇進行學習。提供 24/7 訪問課程材料，適合靈活安排時間的學習者。
離線模式：在指定培訓中心提供面對面授課，配備專業導師指導，包含實務專案和小組討論，適合喜歡結構化學習的學員。
課程模組
1. 基礎 Python 程式設計
目標：掌握 Python 程式設計的核心概念，能夠寫出高效、結構化的程式碼。
時長：8 小時
內容：
Python 語法基礎：變數、資料型態、運算符
控制結構：條件語句、循環
函數與模組：定義函數、參數傳遞、模組導入
資料結構：列表、字典、集合、元組
文件操作：讀寫文字檔、CSV 文件
異常處理：try-except 區塊、錯誤管理
物件導向程式設計（OOP）：類別、物件、繼承、多型
專案實務：開發一個簡單的命令列應用程式（如任務管理器）
學習成果：
能夠編寫清晰、模組化的 Python 程式碼
掌握調試和錯誤處理技巧
完成一個功能性 Python 項目
2. 基礎資料庫（含 Pandas、NumPy 和 JSON）
目標：學習資料庫操作及資料分析技能，掌握 Pandas 與 NumPy 進行資料處理，以及 JSON 資料格式的使用。
長度：8 小時
內容：
資料庫基礎：
關係型資料庫簡介（SQL 基礎）
使用 SQLite 和 MySQL 進行資料操作
CRUD 操作（建立、讀取、更新、刪除）
Pandas 基礎：
資料框架（DataFrame）和系列（Series）
資料清洗、轉換和合併
數據視覺化（結合 Matplotlib 和 Seaborn）
NumPy 基礎：
數組操作和多維數組
數學運算與統計分析
數據切片和索引
JSON 應用：
JSON 資料結構與序列化
Python 中解析和產生 JSON
與 API 互動處理 JSON 數據
專案實務：建立一個資料分析工具（如分析銷售資料的儀表板）
學習成果：
能夠操作資料庫並執行複雜查詢
使用 Pandas 和 NumPy 進行高效數據分析
掌握 JSON 資料處理和 API 集成
完成一個數據分析項目
3. Python 的 AI 模組
目標：學習使用 Python 開發人工智慧應用，掌握機器學習和深度學習基礎。
長度： 8 小時
內容：
人工智慧簡介：機器學習、深度學習和神經網路概述
機器學習基礎：
使用 Scikit-learn 進行分類、回歸和聚類
資料預處理和特徵工程
模型評估與最佳化（交叉驗證、超參數調優）
深度學習基礎：
使用 TensorFlow 和 PyTorch 建立神經網絡
卷積神經網路（CNN）用於影像處理
循環神經網路（RNN）用於序列數據
自然語言處理（NLP）：
使用 NLTK 和 SpaCy 進行文字處理
詞嵌入（Word Embeddings）與情感分析
專案實踐：開發一個 AI 應用（如影像分類器或聊天機器人）
學習成果：
理解 AI 和機器學習的核心概念
能夠使用 Python 框架開發簡單的 AI 模型
完成一個 AI 專案（如圖像辨識或文字分析）
課程特色
實踐導向：每個模組包含真實項目，模擬全端開發場景。
靈活學習：線上模式提供錄影課程和即時答疑；離線模式提供導師一對一指導。
認證：完成課程後頒發 Python 全端開發證書。
技術支援：提供程式碼調試支援、學習社群和職業指導。
