深度學習應用相關課程｜104學習

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! AI基礎思維第三門課程，我們將深入「影像辨識」世界，了解電腦如何透過演算模型去看到與辨識圖像，再用實際案例讓大家了解影像辨識可達到的成果唷！

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。

Spark第三部曲中，老師將帶您了解機器學習原理，並快速使用Spark MLlib實作分析真實資料！課程一開始會從介紹機器學習及MLlib開始，概念清晰後再帶領學員探討資料型態及讀取資料、學習K-means分群模型和Logistic 分類模型，循序漸進的讓您從概念到實作。