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成為 AI 科學家|提升 AI 實作能力必備,深度學習 TensorFlow 基礎與應用

成為 AI 科學家|提升 AI 實作能力必備,深度學習 TensorFlow 基礎與應用

人工智慧學院 - 資料分析
基礎
5.3 小時
1,604
NT$1,880

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。

課程公告

【精選文章】網路爬蟲的9個工作流程
<img src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png" width="600" height="75" alt=""><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>AI/資料科學不可不知的60道問題</strong><br></span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">每天5分鐘幫你快速添補知識技能!</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用</span><br><br><br><strong><span style="font-family: 'Microsoft JhengHei'; font-size: 18px;">主題:AI60問-Q17 網路爬蟲的9個工作流程?</span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>文章連結:</strong><a href="https://blog.tibame.com/?p=17890" target="_blank" rel="noopener">https://blog.tibame.com/?p=17890</a></span><br><br><a href="https://blog.tibame.com/?p=17890" target="_blank" rel="noopener"><img src="https://cdn-static.tibame.com/notification/834b60cd-329d-4d32-9430-f65ab7864a57_AI-60問_Q17_Blog-1170x659.png" alt="Q17網路爬蟲的9個工作流程" width="600" height="338"></a>
07月07日 21:30
【精選文章】AI/資料科學家主要工作和專業&核心職能是什麼
<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>AI/資料科學不可不知的60道問題</strong><br></span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">每天5分鐘幫你快速添補知識技能!</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用</span><br><br><br><strong><span style="font-family: 'Microsoft JhengHei'; font-size: 18px;">主題:AI60問-Q2 AI/資料科學家主要工作和專業&核心職能是什麼?</span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>文章連結:</strong><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17278">https://blog.tibame.com/?p=17278</a></span><br><br><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17278"><img height="338" width="600" alt="Q2 AI/資料科學家主要工作和專業&核心職能是什麼" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/ae4906cc-a0b0-45b2-a7f8-5ea6c9e6635d_AI-60問_Q2_Blog.png"></a>
07月06日 21:00
【精選文章】決策樹有哪3個分類過程
<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>AI/資料科學不可不知的60道問題</strong><br></span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">每天5分鐘幫你快速添補知識技能!</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用</span><br><br><br><strong><span style="font-family: 'Microsoft JhengHei'; font-size: 18px;">主題:AI60問-Q24 決策樹有哪3個分類過程?</span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>文章連結:</strong><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=18235">https://blog.tibame.com/?p=18235</a></span><br><br><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=18235"><img height="338" width="600" alt="Q24決策樹有哪3個分類過程" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/1c90428a-6ae9-424a-a7fa-dd84f5bb99ca_AI-60問_Q24-1170x659.png"></a>
07月06日 20:00
【精選文章】什麼是關聯規則學習
<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>AI/資料科學不可不知的60道問題</strong><br></span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">每天5分鐘幫你快速添補知識技能!</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用</span><br><br><br><strong><span style="font-family: 'Microsoft JhengHei'; font-size: 18px;">主題:AI60問-Q21 什麼是關聯規則學習?</span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>文章連結:</strong><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17914">https://blog.tibame.com/?p=17914</a></span><br><br><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17914"><img height="337" width="600" alt="Q21什麼是關聯規則學習" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/3ac4fd17-a27a-466f-8dc0-e24e0de26b65_AI-60問_Q21-1170x658.png"></a>
07月04日 21:00
【精選文章】訓練出來的機器學習如何評估好壞
<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>AI/資料科學不可不知的60道問題</strong><br></span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">每天5分鐘幫你快速添補知識技能!</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用</span><br><br><br><strong><span style="font-family: 'Microsoft JhengHei'; font-size: 18px;">主題:AI60問-Q32 訓練出來的機器學習如何評估好壞?</span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>文章連結:</strong><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=18433">https://blog.tibame.com/?p=18433</a></span><br><br><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=18433"><img height="337" width="600" alt="Q32訓練出來的機器學習如何評估好壞" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/2c43906c-a990-416b-af08-e9d56ee22dc3_AI-60問_Q32-1170x658.png"></a>
07月03日 14:00
【精選文章】人工智慧(AI)、機器學習和深度學習有什麼區別
<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>AI/資料科學不可不知的60道問題</strong><br></span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">每天5分鐘幫你快速添補知識技能!</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用</span><br><br><br><strong><span style="font-family: 'Microsoft JhengHei'; font-size: 18px;">主題:AI60問-Q13 人工智慧(AI)、機器學習和深度學習有什麼區別?</span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>文章連結:</strong><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17580">https://blog.tibame.com/?p=17580</a></span><br><br><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17580"><img height="338" width="600" alt="人工智慧(AI)、機器學習和深度學習有什麼區別" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/a8590711-5bb1-4a09-8d5d-6a1c7e493e26_AI-60問_Q13_Blog.png"></a>
07月02日 09:00
【精選文章】什麼是關聯規則學習
<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>AI/資料科學不可不知的60道問題</strong><br></span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">每天5分鐘幫你快速添補知識技能!</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用</span><br><br><br><strong><span style="font-family: 'Microsoft JhengHei'; font-size: 18px;">主題:AI60問-Q21 什麼是關聯規則學習?</span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>文章連結:</strong><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17914">https://blog.tibame.com/?p=17914</a></span><br><br><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17914"><img height="337" width="600" alt="Q21什麼是關聯規則學習" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/bfeb0258-eda7-4e67-b376-210f4b00eee9_AI-60問_Q21-1170x658.png"></a>
07月01日 20:00
【精選文章】人工智慧7大關鍵技術
<img src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png" width="600" height="75" alt=""><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>AI/資料科學不可不知的60道問題</strong><br></span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">每天5分鐘幫你快速添補知識技能!</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用</span><br><br><br><strong><span style="font-family: 'Microsoft JhengHei'; font-size: 18px;">主題:AI60問-Q28 人工智慧7大關鍵技術?</span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>文章連結:</strong><a href="https://blog.tibame.com/?p=18563" target="_blank" rel="noopener">https://blog.tibame.com/?p=18563</a></span><br><br><a href="https://blog.tibame.com/?p=18563" target="_blank" rel="noopener"><img src="https://cdn-static.tibame.com/notification/59a90e2a-8805-4825-b0c1-c022d01ced22_AI-60問_Q28-1-1170x659.png" alt="Q28人工智慧7大關鍵技術" width="600" height="338"></a>
06月30日 20:00
【精選文章】學習資料分析必備的9大技能
<img alt="" height="75" width="600" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png"><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>AI/資料科學不可不知的60道問題</strong><br></span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">每天5分鐘幫你快速添補知識技能!</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用</span><br><br><br><strong><span style="font-family: 'Microsoft JhengHei'; font-size: 18px;">主題:AI60問-Q15 學習資料分析必備的9大技能</span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>文章連結:</strong><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17880">https://blog.tibame.com/?p=17880</a></span><br><br><a rel="noopener" target="_blank" href="https://blog.tibame.com/?p=17880"><img height="338" width="600" alt="Q15學習資料分析必備的9大技能" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/784a59bc-df00-435f-a030-29fc319a1bd1_AI-60問_Q15_BlogV2-1170x659.png"></a>
06月30日 12:00
【精選文章】資料探勘6大主要功能與應用
<img src="https://cdn-static.tibame.com/notification/e7eab235-8cdb-4489-b2e2-8775cba7cfee_728x90.png" width="600" height="75" alt=""><br><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>AI/資料科學不可不知的60道問題</strong><br></span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">每天5分鐘幫你快速添補知識技能!</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">節省你為了獲取資訊所需花費的大把時間</span><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';">將AI人才的發展角色、基礎知識、產業與技術的應用</span><br><br><br><strong><span style="font-family: 'Microsoft JhengHei'; font-size: 18px;">主題:AI60問-Q20 資料探勘6大主要功能與應用?</span></strong><br><span style="font-size: 18px; font-family: 'Microsoft JhengHei';"><strong>文章連結:</strong><a href="https://blog.tibame.com/?p=17911" target="_blank" rel="noopener">https://blog.tibame.com/?p=17911</a></span><br><br><a href="https://blog.tibame.com/?p=17911" target="_blank" rel="noopener"><img src="https://cdn-static.tibame.com/notification/20bb2883-2b5e-40d4-ac42-712b5f836d52_AI-60問_Q20_2-1170x659.png" alt="Q20資料探勘6大主要功能與應用" width="600" height="338"></a>
06月29日 15:00
基礎課程
建議學習 4 週(每週 1.5 小時)
課程共 187 小節105 影片 ( 5.3小時 )81 測驗1 文章
icon_info_certificate提供完訓證書
提供制定學習計畫什麼是學習計畫?

課程目標

深度學習常見應用


神燈精靈只存在童話,現實誰能實現你的心願呢?
實現心願的能力!要靠自己掌握!


|學習深度學習概念與應用,利用高科技實現你的心願

防疫、安全控管、高效率、讓生活更便利、美顏美照等等,多個願望一次滿足!

深度學習常見應用

|說了這麼多應用,到底什麼是深度學習?

以下使用「三步驟」快速教會你深度學習是什麼:

深度學習是什麼

|這門課程能夠學到上述的情境應用嗎?

為了讓你能夠獲得真正實現願望的能力,
本門課教給你的將會是應用原理與鍛煉基本功的實作練習。

例如你可以學到「人臉辨識」、「物件禎測」的原理

人臉辨識 物件偵測

還可以實作練習「圖像風格遷移」等等。

圖像風格遷移

正所謂「與其給你魚,不如教會你釣魚」
你將能夠嘗試套用更多的深度學習應用。

學會技能後,除了能夠嘗試實現上述情境以外,甚至還可以去挖掘出更多的深度學習應用呢!

例如便利的「語言翻譯」、酷炫的「自動駕駛」與對人類大有助益的「醫療判斷」,深度學習的世界何其廣大,就等著你去探索!

|若你對於深度學習有了更多的好奇心,也歡迎閱讀緯育 TibaMe 推薦文章唷~

什麼是深度學習 類神經網路是什麼

Q35. 什麼是深度學習?

Q36. 深度學習中的類神經網路是什麼?



課程介紹

深度學習課程


課程分為 30 個模組,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, RNN 等應用,當然還有豐富範例介紹、課後評量與實作,確保學習成果!

|課程為何選用 TensorFlow 作為輔助學習工具?

TensorFlow 是一個開源的深度學習框架,同時具備了簡潔、易用性,且被廣泛使用,不僅下載次數超過 1.6 億,連 Google 都有 6000 多個產品都使用了 TensorFlow。

TensorFlow優點

TensorFlow 協助你能更快、更有效率的去延伸實作深度學習,加上 TensorFlow 的學習社群中,還有成千上萬的人貢獻了程式碼,支持其應用發展,讓你在研究深度學習的路上不孤單!

|那在這門課程中,可以學到什麼能力呢?

藉由這門課程,你將能夠鍛鍊以下 9 大關鍵能力17 大技能

深度學習關鍵能力與技巧


TibaMe深度學習學員評價


「深度學習」這門課程在緯育 TibaMe 實體班級廣受好評,
我們針對課程內容統計了截至目前為止體驗過的學員評價:
平均有超過 80% 以上 的學員都給予 4~5 分的高滿意度分數

因此,為讓學員門也能夠不受距離限制一同體驗「深度學習」的奧妙
我們終於將這門課程線上化囉!

TibaMe深度學習學員評價

深度學習課程試閱


想要更了解課程內容嗎?快來點擊以下的「課程影片試閱連結」
讓緯育 TibaMe 帶你搶先一探究竟!

★★★★ 免費試閱專區 ★★★★
      
4-4                TensorFlow 程式範例實作
25-4                圖像風格遷移範例實作

★★★★★★★★★★★★★★


陳少君

|擁有超多專業知識與豐富經歷的陳少君老師!


本課程將由緯育 TibaMe 講師陣容中裡擁有超專業知識的陳少君老師來帶領學習深度學習,老師擅長深度學習演算法開發、資料探勘與統計分析、自然語言處理、雲端和行動應用軟體開發等領域,不僅參與過多項專案研發,也成功設計出許多個人作品,像是運動員體適能、生技新藥開發等多個 AI 模型設計。


陳少君

TibaMe 學習資源庫

 
| 購買本課程的所有學員,都可以擁有以下完整學習資源庫

  • 程式碼範例下載:提供完整程式碼範例檔,讓你邊上課邊跟著講師逐步完成範例,清楚知道撰寫程式流程,並透過實作強化觀念。
  • 課程講義下載:提供完整課程簡報,在學習過程中即時做好重點筆記,複習更方便。
  • 課後作業練習:每個單元都會有課後評量,透過題目反覆練習讓你了解自身的學習狀況。
  • 課程重複觀看:不限時間、不限次數,皆可反覆觀看課程影片進行複習。
  • 課程討論區:有任何學習問題皆可在討論區發問,專業講師將會替你答題解惑。


TibaMe 學習資源

| 提供便利線上學習環境

  • 下載學習 App,行動學習最便利
    下載學習 App,隨時隨地都能學,聰明把握每個零碎時間,走到哪學到哪!
  • 開啟學習計畫,彈性安排學習進度
    學習計畫結合 Google 日曆,學員可以依照建議的學習週期進行學習,也可依照個人學習步調安排學習時間,逐步完成課程學習。
  • 完整拆解知識點,複習所學最便利
    將知識點進行拆解與分類,複習時更容易快速搜索,找到想要複習的課程內容。

TibaMe 學習環境

TibaMe證書


若你完成課程,還能得到緯育 TibaMe 提供的完訓證書!

TibaMe證書

誰適合學習這門課程呢?

誰適合這門課程


已具備 Python 程式基礎能力的你,且擁有以下需求:

  • 對於深度學習有興趣,想要踏入深度學習領域、熟悉 TensorFlow 框架的人。
  • 需要整理龐大數據,並透過 AI 進行實務運用的人。
  • 想要將深度學習導入企業或進行企業轉型的人。
  • 想提升自身在 AI 領域中的競爭力,並累積實作經驗的人
  • 想轉往 AI 科學家 / 資料工程師 / 機器學習科學家發展,卻沒有相關背景的人。

學習前需要有什麼基本能力呢?

    TibaMe學員問答QA


    |學習機器學習之前,需要有什麼先備知識嗎?

    1. 需具備 Python 程式基礎能力,包含:
      • 變數宣告
      • 基本型別特性 (int, str, float, boolean, list, dict)
      • 迴圈及流程控制
      • 函數(方法)定義
      • 物件導向概念,知道物件(類別)的特性
      • 例外處理

    1. 了解內積,方差,梯度等概念。
    |若是完全初學者,不懂 Python 和數學怎麼辦?

    別擔心~我們有推薦基礎課程!









    |合購優惠

    同時購買「快速闖關 Python 語法世界,程式實作不頭痛」+「提升 AI 實作能力必備,深度學習 TensorFlow 基礎與應用」+「打造數學基礎與統計地基,輕鬆開拓機器學習應用之城」+「機器學習好簡單,輕鬆讓你一手掌握資料科學實作 10 大技巧」,可享合購專屬優惠NT 4,600。
    點擊右側專屬連結即可進行購買: 合購優惠專屬連結



    建議可針對自己的需求來選擇適合的課程唷!若不知道該從何開始的話~

    緯育 TibaMe 團隊提供以下學習順序供你參考:
    幫助你打造自己的學習地圖,逐步打穩自己的底子!

    深度學習學習步驟

    |學習時遇到挫折好焦慮啊,可是又不敢發問嗎?

    免煩惱!遇到任何困難都歡迎發問,在緯育 TibaMe 的「課程討論區」裡不用擔心自己是否會問錯問題,只要你是認真學習且積極發問的態度,獲取的知識都是屬於你自己的寶藏唷~而且還能能幫助討論區的其他同學一起互相觀摩、學習,共同提升學習成效,真是一舉多得呢!

    |還有其他對於 緯育 TibaMe 的問題?

    歡迎點選 FAQ,你將可以得到更多解答喔!

    學習前需要準備什麼呢?

    深度學習準備


    1. 使用設備:

      自備電腦以利線上學習。

    2. 學習環境建構:

      使用 Google Colab 為主要學習環境,學員們會需要有 Google Account 和 Google Drive。也可以下載與安裝 Anaconda(包含 Python 3 和 Jupyter)。

    3. 注意事項:

      課程以 Tensorflow 2.0 為標準,1.0 的程式有可能出現部分功能無法使用。
      部分範例是在 Kaggle.com 上面,如果學員們想在 Kaggle 實際體會,建議可以辦一個 Kaggle 帳號唷。
    基礎課程
    建議學習 4 週(每週 1.5 小時)
    課程共 187 小節105 影片 ( 5.3小時 )81 測驗1 文章
    icon_info_certificate提供完訓證書
    提供制定學習計畫什麼是學習計畫?
    關於講師
    保羅老師

    陳少君 - 保羅老師

    經歷|
    ▹ 宏瑞科技 CEO
    ▹ 長鑫存儲 CIO/IT 副總經理
    ▹ 資策會數位教育研究所 資深總監
    ▹ 浩鑫核心技術中心 資深總監
    ▹ 美國 Software Publishing Corporation 工程師
    ▹ 美國加州大學戴維斯分校電機電腦 碩士
    ▹ 臺大電機研究所 碩士

    專案經驗|
    系統開發 - 日月光封裝測試銷售預測系統
    企業內訓 - 統計分析課程培訓設計
    矽谷創業 - IT 產品開發及服務

    專長|
    ▹ 深度神經網絡
    ▹ 強化學習
    ▹ 自然語言處理
    ▹ Hadoop / MapReduce
    ▹ 雲計算 / AWS
    ▹ MS SQL / MySQL / Oracle 數據庫
    ▹ SharePoint / 工作流程
    ▹ BizTalk / EDI
    ▹ 電子商務 / 付款安全
    ▹ CodeIgniter / PHP
    ▹ Web 應用程序 / ASP.NET

    課程大綱


    • 1.課程規劃與準備
    • 課程規劃與範疇


      02:55

      學習工具與準備:Tensorflow 2.0 + Colab


      01:25

      實作範例檔案說明


    • 2.深度學習基礎介紹
    • 深度學習的優勢


      03:42

      QUIZ:深度學習的優勢測驗


      共1題

      深度學習常見之學習方法


      01:13

      QUIZ:深度學習常見之學習方法測驗


      共2題

      什麼是學習


      02:37

      QUIZ:什麼是學習測驗


      共1題
    • 3.神經元與神經網路
    • 傳統神經元定義


      01:59

      QUIZ:傳統神經元定義測驗


      共1題

      神經元與神經網路


      03:33

      QUIZ:神經元與神經網路測驗


      共1題

      深度學習的應用


      01:18

      QUIZ:深度學習的應用測驗


      共2題
    • 4.TensorFlow 基礎使用
    • TensorFlow 介紹


      04:04

      QUIZ:TensorFlow 介紹測驗


      共3題

      TensorFlow 基本運算


      04:39

      QUIZ:TensorFlow 基本運算測驗


      共3題

      TensorFlow 常見函數


      02:59

      QUIZ:TensorFlow 常見函數測驗


      共1題

      TensorFlow 程式範例實作


      05:46
    • 5.DNN 神經網路介紹
    • 綜觀神經網路


      02:18

      QUIZ:綜觀神經網路測驗


      共1題

      DNN 神經網路建構


      05:08

      QUIZ:DNN 神經網路建構測驗


      共1題

      DNN 神經網路範例實作


      08:20

      QUIZ:DNN 神經網路範例實作測驗


      共3題
    • 6.損失函數的定義
    • 損失函數介紹


      01:06

      QUIZ:損失函數介紹測驗


      共3題

      MSE 與 Cross-Entropy


      05:25

      QUIZ:MSE 與 Cross-Entropy 測驗


      共2題

      損失函數範例實作


      01:37
    • 7.優化神經網路
    • 批次輸入資料


      01:25

      QUIZ:批次輸入資料測驗


      共2題

      優化器的概念


      02:34

      QUIZ:優化器的概念測驗


      共1題

      可適性學習率優化器


      03:34

      QUIZ:可適性學習率優化器測驗


      共1題

      神經網路優化範例實作


      02:16
    • 8.優化原理及神經網路驗證
    • 優化原理與 Backpropagation


      03:28

      QUIZ:優化原理與 Backpropagation 測驗


      共1題

      驗證神經網路


      02:42

      QUIZ:驗證神經網路測驗


      共1題

      DNN 神經網路數值範例實作


      06:33
    • 9.神經網路技巧及討論
    • 激活函數討論


      03:26

      QUIZ:激活函數討論測驗


      共2題

      Lagrange 與正則化


      03:02

      QUIZ:Lagrange 與正則化測驗


      共1題

      Dropout 及 Batch Normalization


      02:19

      QUIZ:Dropout 及 Batch Normalization 測驗


      共1題

      神經網路技巧範例實作


      02:04
    • 10.Tensorboard 工具介紹
    • Tensorboard 工具介紹


      01:23

      QUIZ:Tensorboard 工具介紹測驗


      共1題

      Tensorboard 使用


      03:14

      QUIZ:Tensorboard 使用測驗


      共2題

      如何觀察 Tensorboard 範例實作


      03:44
    • 11.CNN 神經網路介紹
    • CNN 神經網路的優勢


      03:26

      QUIZ:CNN 神經網路的優勢測驗


      共2題

      Convolution


      03:47

      QUIZ:Convolution 測驗


      共2題

      Maxpooling


      01:12

      QUIZ:Maxpooling 測驗


      共1題
    • 12.CNN 神經網路建構
    • 建構 CNN 神經網路


      03:09

      QUIZ:建構 CNN 神經網路測驗


      共1題

      CNN 網路的特性


      02:02

      QUIZ:CNN 網路的特性測驗


      共2題

      CNN 計算範例實作


      06:13
    • 13.著名的 CNN 神經網路
    • ILSVRC 比賽


      02:51

      QUIZ:ILSVRC 比賽測驗


      共2題

      AlexNet 與 VGG


      02:57

      QUIZ:AlexNet 與 VGG 測驗


      共2題

      GoogleNet 與 ResNet


      03:09

      QUIZ:GoogleNet 與 ResNet 測驗


      共2題
    • 14.CNN 進階影像應用
    • CNN 網路進階應用


      00:57

      QUIZ:CNN 網路進階應用測驗


      共1題

      單物件分類及定位


      01:14

      QUIZ:單物件分類及定位測驗


      共2題

      人臉辨識


      01:48

      QUIZ:人臉辨識測驗


      共1題

      CNN 進階影像應用範例實作


      05:47
    • 15.CNN 物件偵測原理
    • 物件偵測原理


      02:44

      QUIZ:物件偵測原理測驗


      共1題

      Yolo 介紹


      05:11

      QUIZ:Yolo 介紹測驗


      共2題

      Labeling 資料


      02:42

      QUIZ:Labeling 資料測驗


      共1題

      CNN 物件偵測範例實作


      04:18
    • 16.文字轉向量
    • 文字轉向量介紹


      00:59

      QUIZ:文字轉向量介紹測驗


      共1題

      文字轉向量原理


      04:35

      QUIZ:文字轉向量原理測驗


      共2題

      Gensim 介紹


      03:51

      QUIZ:Gensim 介紹測驗


      共1題

      Gensim 範例實作


      05:54
    • 17.Skip-Gram 模型介紹
    • Bag of words 問題


      01:18

      QUIZ:Bag of words 問題測驗


      共2題

      Skip-gram


      01:18

      QUIZ:Skip-gram 測驗


      共1題

      Skip-gram 實作上的問題


      03:12

      QUIZ:Skip-gram 實作上的問題測驗


      共1題

      Skip-Gram 範例實作


      04:25
    • 18.CBOW 模型介紹
    • CBOW 介紹


      01:52

      QUIZ:CBOW 介紹測驗


      共1題

      CBOW 演算法


      03:07

      QUIZ:CBOW 演算法測驗


      共1題

      CBOW 與 Skip-gram


      02:04

      QUIZ:CBOW 與 Skip-gram 測驗


      共2題

      CBOW模型範例實作


      04:12
    • 19.RNN 神經網路介紹
    • RNN 網路的優勢


      03:45

      QUIZ:RNN 網路的優勢測驗


      共2題

      RNN 基礎原理介紹


      02:46

      QUIZ:RNN 基礎原理介紹測驗


      共2題

      RNN 不同種類應用介紹


      02:02

      QUIZ:RNN 不同種類應用介紹測驗


      共2題
    • 20.RNN 網路建構
    • Vanilla RNN 介紹


      01:26

      QUIZ:Vanilla RNN 介紹測驗


      共1題

      BPTT


      01:57

      QUIZ:BPTT 測驗


      共1題

      Vanilla RNN 的問題


      01:47

      QUIZ:Vanilla RNN 的問題測驗


      共1題

      RNN 網路範例實作


      03:49
    • 21.LSTM 及 GRU
    • LSTM / GRU 複習


      04:43

      QUIZ:LSTM / GRU 複習測驗


      共2題

      使用 LSTM / GRU 實作 MNIST 分類


      02:57

      使用 LSTM / GRU 實作垃圾郵件分類


      04:19
    • 22.RNN 進階應用
    • 機器翻譯


      02:21

      QUIZ:機器翻譯測驗


      共2題

      圖像生成描述


      02:43

      QUIZ:圖像生成描述測驗


      共2題

      語音辨識


      02:01

      QUIZ:語音辨識測驗


      共1題
    • 23.資料降維與視覺化
    • 降維與資料視覺化


      03:33

      QUIZ:降維與資料視覺化測驗


      共3題

      降維與資料視覺化演算法比較


      00:56

      QUIZ:降維與資料視覺化演算法比較測驗


      共1題

      使用 MNIST 資料集做資料視覺化實作


      02:35
    • 24.Autoencoder 介紹
    • Autoencoder 介紹


      01:23

      QUIZ:Autoencoder 介紹測驗


      共1題

      Sparse / Denoise autoencoder


      01:44

      QUIZ:Sparse / Denoise autoencoder測驗


      共1題

      VAE


      02:17

      QUIZ:VAE 測驗


      共1題

      Autoencoder 範例實作


      06:29
    • 25.圖像風格遷移
    • 圖像風格遷移介紹


      01:29

      QUIZ:圖像風格遷移介紹測驗


      共1題

      圖像風格遷移原理


      02:40

      QUIZ:圖像風格遷移原理測驗


      共2題

      圖像風格遷移優化以及參數調整


      00:31

      QUIZ:圖像風格遷移優化以及參數調整測驗


      共1題

      圖像風格遷移範例實作


      05:52
    • 26.GAN 神經網路介紹
    • GAN 神經網路介紹


      00:59

      QUIZ:GAN 神經網路介紹測驗


      共1題

      GAN 的概念


      02:47

      QUIZ:GAN 的概念測驗


      共1題

      GAN 演算法


      03:27

      QUIZ:GAN 演算法測驗


      共2題

      GAN 演算法範例實作


      05:47
    • 27.常見 GAN 神經網路
    • GAN 損失函數


      00:57

      QUIZ:GAN 損失函數測驗


      共2題

      DCGAN


      03:35

      QUIZ:DCGAN 測驗


      共2題

      CycleGAN


      02:36

      QUIZ:CycleGAN 測驗


      共2題
    • 28.強化學習介紹
    • 強化學習


      02:21

      QUIZ:強化學習測驗


      共1題

      價值函數


      04:32

      QUIZ:價值函數測驗


      共1題

      強化學習的種類


      01:16

      QUIZ:強化學習的種類測驗


      共1題
    • 29.常見強化學習演算法
    • 馬可夫決策過程


      01:19

      QUIZ:馬可夫決策過程測驗


      共1題

      Q-Learning


      03:09

      QUIZ:Q-Learning 測驗


      共1題

      DQN


      06:03

      QUIZ:DQN 測驗


      共1題

      強化學習範例實作


      07:08
    • 30.Keras 介紹
    • Keras 環境安裝


      00:45

      QUIZ:Keras 環境安裝測驗


      共1題

      Keras 基礎使用


      00:25

      QUIZ:Keras 基礎使用測驗


      共1題

      使用 Keras 建構神經網路實作


      00:54

      QUIZ:使用 Keras 建構神經網路實作測驗


      共1題
    • 31.Keras 實作 CNN 網路
    • 使用 Keras 建構卷積神經網路


      01:33

      QUIZ:使用 Keras 建構卷積神經網路測驗


      共1題

      使用 Keras 做 MNIST 照片分類實作


      03:02

      使用 Keras 做貓狗照片分類實作


      08:35

    課程附件


    file-icon
    深度學習課程實作範例檔.zip
    827.01 KB
    file-icon
    投影片檔名與下載檔名對照表(程式碼範例).md
    542.00 Bytes
    file-icon
    深度學習課程講義.zip
    24.06 MB

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