104學習精靈

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。

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。

有了一些Python基礎，想要更深入了解人工智慧、機器學習嗎？快跟著周凡剛老師的線上課程，學習Scikit-learn套件，建立機器學習模型，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！

AI早已融入我們的生活，如果你還不知道AI到底是什麼、對AI有興趣但卻不知道從何開始，就讓AI基礎思維系列5門課帶你一窺AI的神奇世界吧! 在AI基礎思維的第二門課程，重點會放在AI兩個最重要的技術-機器學習與深度學習，除了介紹兩者差異外，也會說明這兩者目前最常見的演算方法唷！

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。

這門課將系統化的依照 30 個完整的模組，帶你逐步累積深度學習的概念，從基本的 DNN 開始介紹，並逐次導入 CNN 與 RNN 等應用，透過 24 實作範例，協助你解決不知該從哪些工具下手、該如何開始實作、該如何整合資料... 等最實際迫切的深度學習問題。