深度學習PyTorch l 入門到實戰應用

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深度學習PyTorch l 入門到實戰應用

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課程內容
課程大綱
展開全部
1 課前引導與介紹
01
課程前導I歡迎您一同學習
02
學習建議I認識環境與資源
2 深度學習原理解析與實作
01
AI的前世今生
02
深度學習的範疇
03
神經網路概念介紹
04
PyTorch vs. TensorFlow
05
迴歸與最小平方法
06
梯度下降法與反向傳導
07
單元二測驗
3 PyTorch 實戰
01
PyTorch 學習地圖
02
自動微分(Automatic Differentiation)
03
範例實作(函數、迴歸)
04
神經層與神經網路介紹
05
神經層與神經網路範例實作(迴歸、分類)
06
其他範例實作(聯立方程式、攝氏與華氏溫度轉換)
07
單元三測驗
4 影像辨識
01
機器學習開發流程
02
MNIST範例實作
03
模型建構、訓練、效能評估(含損失函數的選擇、優化器的選擇、學習率設定)
04
單元四測驗
5 模型佈署
01
網頁撰寫,提供模型預測服務
02
本機佈署
03
雲端佈署
04
單元五測驗
6 進階影像辨識
01
卷積神經網路實作(CNN)
02
卷積(Convolution)與池化(Pooling)
03
濾波器(Filter)與處理效果
04
CNN範例實作
05
資料增補(Data Augmentation)
06
可解釋的AI(XAI)
07
單元六測驗
7 預先訓練模型與轉移學習
01
預先訓練模型(Pre-trained models)簡介
02
採用完整的模型
03
採用部分的模型,萃取特徵
04
自訂資料集,進行轉移學習(Transfer Learning)
05
單元七測驗
8 進階影像應用
01
物件偵測(Object Detection)
02
語義分割(Semantic segmentation)
03
風格轉換(Style Transfer)
04
臉部辨識(Facial Recognition)
05
姿態偵測(Pose Detection)
06
其他應用
07
單元八測驗
9 其他領域的發展
01
自然語言處理(NLP)
02
語音辨識(ASR)
03
強化學習(RL)
04
生成對抗網路(GAN)
10 學後方向建議
01
AI職務發展
11 彩蛋
01
加碼贈送:解析深度學習最新版本 PyTorch v2.0 更新要點
你可以學到
想具備深度學習程式開發與獨立實作的能力嗎?
自2010年第三波AI熱潮興起,深度學習技術帶來前所未有的進展,包括:影像、語音、文字,隨著元宇宙時代的來臨,觸覺、嗅覺也將逐步發展,面對這麼多樣化的技術,唯有奠定扎實的基礎知識、了解背後的原理,才能進一步掌握各項技術的應用。
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適合對象
  • 想學習深度學習並將深度學習應用於企業內部
  • 具備程式設計能力,但不具備開發AI功能,希望能擴展AI應用
  • 有機器學習模型開發經驗,想進一步的透過深度學習模型提升應用層次
  • 想學習深度學習在電腦視覺上的應用增加就業機會
  • 數學或統計相關科系畢業想增加自身技能,具備 Statistics programming能力
課程講師
陳昭明
目前擔任Python、機器學習、深度學習、AIOT講師。曾任職於IBM、工研院電通所、軟體開發公司、ERP顧問公司、電信公司、財經資料庫公司,在職期間曾參與數十個專案,包括金融、製造、醫療、軟硬體整合、商業智慧(BI)產品的推廣與導入。 個人著作:1. 深度學習最佳入門邁向AI專題實戰2. 開發者傳授 PyTorch 秘笈3. 在『IT邦幫忙』發表130多篇文章4. 2018 鐵人賽 AI 組冠軍『以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐』、 2021 鐵人賽 AI 組優選『輕鬆掌握 Keras 及相關應用』
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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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常見問答
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有支援信用卡分期嗎?
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