TQC_machine_learning

TQC+ 人工智慧：機器學習

重要說明

• CSF（財團法人中華民國電腦技能基金會）提供有償的學習平台與程式碼給考生練習使用，有明確考證需求的人，可以考慮付費使用：CSF 雲端練功坊
• 僅供個人練習使用，請勿用於商業或其他非法用途；有違反 CSF 的使用規定與相關法律的風險，請自行承擔。
• 有學習上的問題，請在以下平台與我聯繫（僅限學員）
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考試資訊

• 說明
• TQC/TQC+場次資訊

認證方式

• 本認證為操作題，總分為 100 分。
• 操作題為第一至三類各考一題共三大題十二小題，第一大題至第二大題每題 30 分，第三大題 40 分，總計 100 分。
• 於認證時間 60 分鐘內作答完畢，成績加總達 70 分（含）以上者該科合格。

測驗對象

• TQC+ 人工智慧：機器學習 Python 3 認證之測驗對象，為從事軟體設計相關工作 1 至 2 年之社會人士，或是受過軟體設計領域之專業訓練，欲進入該領域就職之人員。

術科技能規範

• 監督式學習基礎與應用
• 非監督式學習基礎與應用
• 機器學習應用

注意事項

• 本認證考試及練習必須使用 Anaconda 2020.02 版本，下載位置：http://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64.exe

環境設定

• 安裝最新版的 Anaconda https://www.anaconda.com/download/success
• 透過 Windows 搜尋，進入 Anaconda Navigator
• 點選左側的 Environments
• 點選 Environments 的下方的 Import
• 在 Local drive 開啟本專案的 .yml 檔案，輸入 ml_env (也可以自訂名稱)，並點選區域內下方的 Import 按鈕
• 匯入完成後，點選左側 Environments，檢視是否有 ml_env 的測試環境
• 確認測試環境存在後，點選 Home，在 ml_env 的環境下，點選 Spyder 的 Launch 按鈕，啟動 Spyder 編輯器
• 考試會使用 Spyder 編輯器，請熟悉 Spyder 的使用方式
• 注意：如果 Anaconda Navigator 詢問是否更新，請選擇 No, don't show again，以免影響測試環境

其它

• 考試心得
  • 皮卡丘 isu9905005a -【TQC證照】人工智慧：機器學習
• 其他人分享的考試解答
  • Yiru@Studio - 點選右邊系列文章「TQC+Python-人工智慧-機器學習 (14)」
  • ChienMing Lin - TQC_AI_Licence