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【熱賣中】沒有程式開發經驗也能學會的深度學習基礎課程!課程使用最新的Colab線上開發工具教學,分享TensorFlow 2.0寫法,完整解析類神經網路運作並動手實際設計神經元,深度學習輕鬆上手沒煩惱。
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上完課掌握哪些技能
- 學會最新的線上開發工具-Colab。
- 學會最新的Google TensorFlow 2.0撰寫方法。
- 掌握類神經網路基礎概念,奠定深度學習的基礎。
- 強化機器學習的成果,使效果更加精準。
- 有能力針對實務上常見的數值型與分類型題目做解析。
- 了解如何將商業問題轉換為工程問題,將深度學習導入應用。
誰適合上課
- 對於深度學習有興趣的人,不會寫程式也完全沒有問題。
- 會寫程式,想要踏入深度學習、TensorFlow領域的人。
- 企業轉型,想要將深度學習導入企業的公司。
- 擁有大量數據,未來透過人工智慧進行輔助預測的人。
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TensorFlow是目前最受歡迎的AI框架之一,是由Google團隊開發的高效能開元數值運算函式庫,能有效地進行回歸、分類、神經網絡等,甚至能夠在CPU、GPU、TPU上運行。課程使用完全線上的開發工具Colab進行實作,分享最新TensorFlow 2.0的觀念、作法及應用,學習類神經網路基礎概念、學會神經元、神經網路的設計,並且針對實務上最常遇見的分類型、回歸型題目實作。
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單元一、Colab 基本觀念與實作
第一單元會帶大家使用Google開放的數據分析工具-Colab,它是一個完全雲端化的工具,不需要安裝深度學習相關的環境與套件,實用上不僅方便撰寫程式碼、數據分析運算資源,也不再需要擔心沒有GPU可以實作。。
單元二、 TensorFlow2 概觀
第二單元會針對最新推出的TensorFlow2.0觀念與做法做講解,並且在單元中還會透過TensorFlow for JavaScript的應用展示,讓您能更深刻體會到TensorFlow的威力。
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單元三、類神經網路基礎概念
在類神經網路這的單元中,我們會從神經元如何運作、網路權重、神經元運算流程、網路修正、神經網路的運算過程來去做分享,課程中還會搭配動畫的方式來做說明,幫助學員踏入神經網路的門檻,最後更會透過猜午餐的實作題來更清楚了解神經元的運作。
單元四、第一個神經網路
第四單元會講解如何將商業問題轉換為工程問題的概念,讓數據分析能得到很好的解決方法,藉此有效提升商業問題導入深度學習的成功率,透過設計流程與設計題目兩個面向來解析,讓學員更清楚了解類神經網路在系統架構中是如何運作的。
單元五、分類題、迴歸題實作
單元中會一次分享兩種實務上最常遇見的題目類別:分類題、迴歸題。分類型與迴歸型題目最主要的差異為標籤是否為連續型,透過運用範例實際操作讓學員能直接觀察結果,並藉此明顯體會其中的差異與應用範圍。
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JerryWu現任Google機器學習開發專家(GDE)、亞太智能機器創辦人兼技術長,專注於機器智能(Machine Intelligence)的研發與整合,包含機器視覺(CV)與自然語言理解(NLU)。曾任國立台灣科技大學講師、外商數據科學顧問、裕隆集團/華創車電(股)資深數據科學顧問、DSP智庫驅動(股)共同創辦人兼技術長,歷經許多產、官、學、研機器智能專案。
TVBS採訪:【APMIC亞太智能機器】以機器智能和語意理解受訪TVBS世界翻轉中
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