深度學習相關課程｜104學習

有了一些Python基礎，想要更深入了解人工智慧、深度學習嗎？快跟著周凡剛老師的線上課程，學習Keras和TensorFlow，並建立深度學習模型，並利用演算法分析平常難以分析的資料，跟著TibaMe的Python人工智慧課程，帶領你實際操作最新演算法，且實作分析資料！

人工智慧是當前資訊領域最受矚目的一塊，而深度學習是人工智慧中最受歡迎的技能之一。 在本課程中，你將掌握深度學習的基礎、了解如何構建神經網絡，以及學習如何以各種方式改善模型。我們將會介紹深度學習最重要的三大模型：DNN、CNN、RNN，以及隨後衍生出的各式進階模型與技術。

想學習AI人工智慧卻總找不到系統性的學習方式？尹相志老師獨家授課：AI深度學習實戰課程，結合業界實例、產業知識、重要論文，讓你一次性學習最熱門人工智慧實作和正確觀念。全系列課程主題包含：深度學習基礎概念、機器視覺、自然語言處理、強化學習，帶你逐一深入了解AI人工智慧，絕不馬虎！

本課程將從深度學習的理論出發，在近年來最受歡迎的深度學習框架-PyTorch上使用Python撰寫模型訓練、測試以及佈署程式。 實作的部份除了基本的影像分類外，還包括物件偵測、影像分割甚至是人臉生成等應用。 這門課的最終目標是能讓學員具備打造深度學習模型的能力，以解決電腦視覺中的各種任務。

使用 PyTorch 作為主要開發工具，實作深度學習程式開發與應用，課程共有10個學習重點，包括神經網絡原理、回歸分析和最小平方法、梯度下降法、反向傳導、損失函數、學習率與優化器、機器學習處理流程等，讓你掌握人工智慧所需知識，理解和優化模型，提高準確率並開發深度學習應用在各種產業上。

近年來深度學習技術持續帶來前所未有的精度，在各種深度學習物件偵測中，YOLO物件偵測最廣泛應用於各領域所需的即時影像辨識。課程主要內容為不同YOLO模型版本的解析與應用實作，詳細教學內容為解析搭配實作並行，亦包括修改模型、調整模型、自動化調整超參數...等，呈現不同場域的影像辨識應用需求實現。