深度學習實戰

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深度學習實戰

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課程內容
課程大綱
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1 深度學習基礎課程
01
深度學習的基礎概論
02
多層感知器(MLP)-神經網路架構
03
多層感知器-原理說明
04
多層感知器-進行Mnist手寫辨識的理論
05
Tensorflow安裝說明
06
實作1-1:下載並讀取Mnist手寫辨識資料集
07
實作1-2:Mnist手寫辨識的資料預處理
08
實作1-3:建立神經網路模型
09
實作1-4:模型參數的設定說明
10
實作1-5:evaluate評估函式與混淆矩陣
11
實作1-6:繪製預測結果
12
卷積神經網絡(CNN)原理與架構說明
13
卷積神經網絡經典神經網路模型介紹
14
實作2-1:下載並讀取Cifar10圖像資料集
15
實作2-2:資料預處理與建立模型
16
實作2-3:Colab的介紹與模型訓練及預測
2 深度學習進階實作
01
實作3-1:遷移學習(TL)的原理與模型遷移步驟
02
實作3-2:整合MLP網路及固定遷移模型權重
03
實作3-3:批次資料訓練模型及預測結果分析
04
實作4:運用嵌入層和多層感知器進行IMDB的影評情感分析
05
循環神經網絡(RNN)的說明
06
AI風格轉換-讓電腦向梵谷學創作
07
實作5:運用第三方函式庫輕鬆進行人臉辨識
你可以學到

✅ 瞭解深度學習的原理和概念。

✅ 學會如何使用keras套件。
✅ 擁有實際建立深度學習模型進行數據分析的能力。

▊搶先試閱
實作1-2:Mnist手寫辨識的資料預處理   
概念2-1:循環神經網絡(RNN)的說明   


★提醒您,本課程為原『Python人工智慧入門:機器學習到深度學習』重新剪輯規劃的課程,為方便學員學習,將原直播影片拆分為『機器學習實戰』、『深度學習實戰』兩門課,更易於學員複習和學習進度追蹤。
適合對象
1. 想將深度學習應用於專案的專案開發人員。2. 具備程式設計能力但不具備開發AI功能的程式設計師。3. 對於資訊相關科系畢業想增加自身技能的社會新鮮人。
課程講師
周凡剛
我是周凡剛,你也可以叫我 Elwing。我具多年的程式語言教學經驗,非常理解程式語言初學者的痛點與卡關處。在我的課程中,我會以簡單易懂、貼近實際應用的教學方式,切入語言核心概念,讓你輕鬆了解程式語言內涵世界。接著,我擅長使用有趣又生活化的例子,引導你進入大數據的世界。快來一起學【開外掛勇闖 Python 異世界】吧!學歷:✎ 台大電機系 學士畢業✎ 台大電機系CS組 碩士畢業經歷: ✎ 北科大、中央大學 Python 講師✎ 半導體製造業 Android R&D✎ 資策會JAVA、動態網頁講師專長✎ Python、資料科學✎ C、 C++、JAVA ✎ Swift、 PHP、SQL、網頁設計
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開課單位
緯育TibaMe
緯育TibaMe由全球最大資通訊集團之一的緯創資通集團於2015年正式成立,我們專注於人才培訓與平台服務,發展多元的授課模式,並結合緯育開發的雲端智能化學習系統,有效培育新世代數位化人才。在行動與雲端時代,用科技加值人才培育,持續發展創新與有效的數位教育學習服務。
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Power Automate、Zapier、Make、n8n、tldraw​ 怎麼挑選適合你的自動化工具

想提升工作效率,你該考慮導入 #自動化工具! 🚀 但何謂自動化工具? 可以在工作中協助到哪些面向? 我們又該如何挑選適合自己的工具?🤔 📖 文章重點摘要 📍 自動化工具就是把重複性工作流程,交給機器執行 📍 不需要程式背景,也不一定要工程師才能使用 📍 自動化能有效: ➊ 提升效率:減少重複性工作,讓人力專注在高價值任務,提升整體工作成效 ➋ 降低錯誤:避免人為疏失,提高數據與操作準確性 ➌ 加速應用:AI + RPA 工具逐年普及,低程式碼(Low-Code)、無程式碼(No-Code)工具降低門檻,企業導入更快速 ➍ 應對挑戰:面對人力短缺與數位轉型壓力,懂得運用自動化工具的工作者將更具職場競爭力 完整 5 大自動化工具介紹與比較 & 針對不同工作/職務挑選建議 現在就前往閱讀完整文章 👉 https://bit.ly/4364RGw #powerautomate #n8n #zapier #tldraw

從想轉職到成功轉職-學長姊現身說最真實

🎤 學長姊分享 想跨域轉職一路上的 ✅ 心態調適 ✅ 準備過程 ✅ 成功經驗 ✅ 職場真實樣貌 聽我們說不如聽過來人──轉職成功的學長姊現身說最真實~ 這裡報名線上與學長聊聊>> https://bit.ly/4cGHC9f ▍誰適合參加 🔹即將從就業培訓班結訓的你 🔹剛結訓想繼續物色優質職缺的你 🔹想跨域域轉職猶豫中的你 ▍從財金系畢業轉職為後端工程師的學長要跟你分享 🔥 如何結合非本科系的背景創造自己的優勢 🔥 專題作品準備心法 🔥 履歷撰寫技巧與面試準備方向 🔥 進入職場的實際狀況與持續進修該學什麼 🔥 後端工程師未來職涯發展的可能性 ▍直播資訊 時間:4/23 (三) 晚上 8 點至 9 點 型式:線上直播 (直播連結將於報名後2~3個工作天email提供) 報名連結: https://bit.ly/4cGHC9f
常見問答
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