📖 課程摘要 · COURSE OVERVIEW
「智慧服務與大數據分析」課程中培養具備智慧服務與大數據分析所需相關基礎觀念。本課程設計跳脫原有思維，結合產業科技智慧運用，發展與實踐當今新興服務體驗設計
📖 高中生修習指南
本課程建議之高中學群為【管理學群】【資訊學群】
本課程建議之高職群別為【商業與管理群】【電機與電子群】
本課程另提供高中自主學習申請計畫書參考範例，協助高中學生規劃自主學習主題與學習歷程。
本課程目的以培育具備於應用智慧科技於服務產業之知識與技能，以利成為跨足不同產業特質之智慧人才。
教師姓名：李孟晃 / Meng-Huang Lee
教師簡介：實踐大學資訊科技與管理學系教授兼教務長和管理學院院長，擅長領域為Cloud Computing、Over the Top、IPTV。
教師姓名：李建國 / Chien-Kuo Li
教師簡介：實踐大學資訊科技與管理學系副教授，擅長領域為智慧型系統、人工智慧、演化型計算、資料探勘、遊戲式學習。
教師姓名：洪大為 / Ta-Wei Hung
教師簡介：實踐大學資訊科技與管理學系副教授，擅長領域為最佳化方法與應用、管理與決策、資料科學、機器學習。
單元 1:ewant學習簡單上手：學習平台功能教學
單元 2:Introduction to AWS Machine Learning Services and Amazon SageMaker
單元 3:Natural Language Processing(I)：Polly, Translate, Comprehend
單元 4:Natural Language Processing (II)：Building Chatbots with Amazon Lex
單元 5:Natural Language Processing (II)：Building Chatbots with Amazon Lex、Query data in Amazon S3 with Amazon Athena and AWS Glue
單元 6:Query data in Amazon S3 with Amazon Athena and AWS Glue、Storing and Analyzing Data by Using Amazon Redshift
單元 7:Storing and Analyzing Data by Using Amazon Redshift
本課程共有5個主題，包含53個以上單元之課程影片，講述亞馬遜雲端平台(AWS)之功能概念、實作，課程內容由淺入深、逐步進行，並加入Machine Learning及Natural Language Processing相關應用服務介紹。
5個主題分別為： Introduction to AWS Machine Learning Services and Amazon SageMaker、Natural Language Processing(I)：Polly, Translate, Comprehend、Natural Language Processing (II)：Building Chatbots with Amazon Lex、Query data in Amazon S3 with Amazon Athena and AWS Glue、Storing and Analyzing Data by Using Amazon Redshift
單元測驗：佔總成績 100%
基礎程式設計。
《實戰AWS雲計算-基礎篇》，2022年。李孟晃、黃麗華、黃乙瑄、黃永玲、陳縈璇合著。出版：深智數位股份有限公司。
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