深度學習PyTorch l 入門到實戰應用

• 想學習深度學習並將深度學習應用於企業內部
• 具備程式設計能力，但不具備開發AI功能，希望能擴展AI應用
• 有機器學習模型開發經驗，想進一步的透過深度學習模型提升應用層次
• 想學習深度學習在電腦視覺上的應用增加就業機會
• 數學或統計相關科系畢業想增加自身技能，具備 Statistics programming能力

▍想具備深度學習程式開發與獨立實作的能力嗎？
自2010年第三波AI熱潮興起，深度學習技術帶來前所未有的進展，包括：影像、語音、文字，隨著元宇宙時代的來臨，觸覺、嗅覺也將逐步發展，面對這麼多樣化的技術，唯有奠定扎實的基礎知識、了解背後的原理，才能進一步掌握各項技術的應用。

▍專家引路，剖析深度學習四大要領

本課程為開發人員奠定重要的AI學習基礎，從觀念的理解到上手實作，將技能一次點滿！

▍十小時跨越AI門檻！豐富案例，即學即用
老師專業的教學設計，讓你在學習的過程中，充分感受深度學習之美，透過多個範例解說以及每個單元的實作練習，您將學會徹底掌握深度學習的原理與入門、調校最佳模型與最佳參數，提升辨識率並學會如何製作完整的深度學習應用，有助你進一步的擬定學習或研究方向。

▍深入淺出PyTorch，掌握開發流程與實作要點

• 本課程以大量的圖解與程式碼取代艱深的數學證明，讓你迅速掌握學習要點
  
• 注重實戰，從發想、蒐集資料、資料清理、模型訓練、網頁開發......等，完整說明與實作每一環節
• 將深入講解深度學習必備的數學與統計，逐行說明程式及每一個重要的參數，讓你掌握每一個技術細節
• 掌握PyTorch 學習地圖與支援工具，按部就班學習

▍入門者最佳學習指引

理解深度學習地圖：模型建構與求解從基礎紮根


掌握深度學習框架核心功能：張量運算、自動微分、神經層、神經網路

熟悉深度學習開發工具與功能：PyTorch核心展開、PyTorch Hub、XAI

學會運用機器學習開發流程：了解流程10大步驟的每一環節，從資料前置處理、模型建構到應用程式佈署

▍課程重點：十大深度學習精要

✔ 神經網路原理解析 
✔ 迴歸與最小平方法
✔ 梯度下降法、反向傳導、損失函數、學習率與優化器 
✔ 機器學習10大處理流程
✔ 撰寫網頁，提供模型預測服務
✔ 進階影像辨識：CNN、Pre-trained Models 
✔ PyTorch 學習地圖、支援工具與實作，亦適用TensorFlow
✔ 轉移學習(Transfer Learning)與實作
✔ 其他領域的發展：自然語言處理(NLP)、語音辨識(ASR)
✔ 模型建構、訓練、效能調校與佈署 

▍專業講師

• Python程式基礎
  
• 具備機器學習基本概念
  
• 線性代數、微分、統計基本概念

若無上述三個能力，推薦學習以下課程後，再加入本門課程的學習：

• 本課程所有的程式都使用PyTorch開發
• 一律在Google Colab雲端平台上測試，只需開通，免安裝，部份網頁或動畫程式除外，所有程式也可在本機執行
  
• 電腦裝置(不限廠牌、不限作業系統)，初學者建議使用Windows
• 為一次性購買線上課程、擁有永久觀看權、可以無限次回放觀看複習和討論區提問與交流
• 手機或平板上安裝 TibaMe APP ，不管是通勤中或是下班後，都可便利地汲取知識