陳昭明

深度學習PyTorch l 入門到實戰應用

NT$3,400

＃人工智慧＃技術應用

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。

NT$3,400

重要公告

2024/06/27

完整範例及資料檔下載

<p>完整範例及資料檔可自以下網址下載：</p> <p>https://drive.google.com/file/d/1JFD1nDxVhGlBV7fihf4m5eHdzh3n8JQI/view?usp=drive_link</p>

2024/06/27

PyTorch Release 2.4 會停止發行新版的TorchText

<div data-offset-key="e5flj-0-0" data-editor="f7h2j" data-block="true" class=""> <div class="public-DraftStyleDefault-block public-DraftStyleDefault-ltr" data-offset-key="e5flj-0-0"><span data-offset-key="e5flj-0-0">根據 https://github.com/pytorch/text/issues/2250，PyTorch Release 2.4 才會停止發行新版的TorchText，目前PyTorch 版本為 2.3.1，仍可使用TorchText，可自下列網址下載新版的09_01_LSTM_IMDB_Sentiment_Analysis.ipynb：</span></div> </div> <div data-offset-key="bjrg8-0-0" data-editor="f7h2j" data-block="true" class=""> <div class="public-DraftStyleDefault-block public-DraftStyleDefault-ltr" data-offset-key="bjrg8-0-0"><span data-offset-key="bjrg8-0-0">https://drive.google.com/file/d/1AC0QFiL2gxZSmwUehA3boHf9rZtrDhxe/view?usp=sharing</span></div> </div> <div data-offset-key="bg449-0-0" data-editor="f7h2j" data-block="true" class=""> <div class="public-DraftStyleDefault-block public-DraftStyleDefault-ltr" data-offset-key="bg449-0-0"><span data-offset-key="bg449-0-0"> </span></div> </div> <div data-offset-key="6phpr-0-0" data-editor="f7h2j" data-block="true" class=""> <div class="public-DraftStyleDefault-block public-DraftStyleDefault-ltr" data-offset-key="6phpr-0-0"><span data-offset-key="6phpr-0-0">TorchText未來應該會有對應方案，畢竟目前PyTorch 的NLP功能都靠這個模組。</span></div> </div>

2023/04/10

【上架通知】課程內容已全數上架

<div>各位學員好：<br><br><br>讓大家久等了，「深度學習PyTorch l 入門到實戰應用」課程內容已全數上架！<br>您現在可以進入學習平台，隨時隨地學習和回顧本課程的所有課程內容。<br><br>感謝您對本課程的支持，如果您在學習的過程中遇到任何疑問，<br>歡迎隨時於「問題討論」區提出，教學團隊將竭誠為您提供支援和解答。<br><br><img title="截圖 2023-04-10 下午2.38.45.png" src="https://cdn-static.tibame.com/notification/283231/images/c6f22460-1a2c-4015-816c-9655a122b317.png" alt="" width="537" height="307"><br><br><br>祝您學習愉快！<br><br><br><span style="font-size: 12px;">課程小幫手 <em>Onyx</em></span></div> <div> </div>

2023/03/21

【開課通知】學習 PyTorch 正是時候 !

<div>謝謝您選擇這門課程，學習 PyTorch 正是時候 !</div> <div> </div> <div>PyTorch 2.0 在 2023/3/15 正式發佈，速度更快、與Python整合更好、更有彈性，而且100%向後相容。PyTorch 的普及率愈來愈高，許多SOTA模型，例如YOLO、Transformers，都以 PyTorch 為預設選項，因此，學習 PyTorch 是邁入深度學習最佳的選擇，而這門課可以幫助您奠定紮實的基礎。</div> <div> </div> <div>歡迎您進入課程來學習，我們課堂見。</div>

2023/03/21

【彩蛋通知】解析最新版本深度學習PyTorch v2.0 更新要點 !

<span style="font-size: 14px;">各位學員好！ </span><br><br><br><span style="font-size: 14px;">歡迎來到「深度學習PyTorch l 入門到實戰應用」！ </span><br><br><span style="font-size: 14px;">官方於近期正式更新了最新版本的 PyTorch v2.0，陳昭明老師也特別錄製了一段課程影片作為課程小彩蛋，針對 PyTorch v2.0 進行更新要點的詳細解析。 </span><br><br><span style="font-size: 14px;">想要更深入了解 PyTorch 是如何開發與應用的嗎？ </span><br><span style="font-size: 14px;">現在，就讓我們跟著陳昭明老師一起學習吧！ </span><br><br><br><span style="font-size: 12px;">課程小幫手 <em>Onyx</em></span>

適合對象

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

你可以學到

▍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。

課程介紹

▍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

學習前基本能力

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：

學習前準備

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

課程資訊

課程時長 15 小時 42 分

課程共 11 單元 49 小節

10 個可下載的學習資源

提供完訓證書

提供制定學習計畫建議學習 5 週 (每週 2 小時)

關於講師

陳昭明

目前擔任Python、機器學習、深度學習、AIOT講師。曾任職於IBM、工研院電通所、軟體開發公司、ERP顧問公司、電信公司、財經資料庫公司，在職期間曾參與數十個專案，包括金融、製造、醫療、軟硬體整合、商業智慧(BI)產品的推廣與導入。個人著作：

1. 深度學習最佳入門邁向AI專題實戰
2. 開發者傳授 PyTorch 秘笈
3. 在『IT邦幫忙』發表130多篇文章
4. 2018 鐵人賽 AI 組冠軍『以100張圖理解 Neural Network -- 觀念與實踐』、 2021 鐵人賽 AI 組優選『輕鬆掌握 Keras 及相關應用』

學習附件

單元程式碼.zip

5.06 MB

第二單元：深度學習原理解析與實作.pdf

10.69 MB

第三單元：PyTorch實戰.pdf

5.78 MB

第四單元：影像辨識.pdf

4.67 MB

第五單元：模型佈署.pdf

5.14 MB

第六單元：進階影像辨識.pdf

6.58 MB

第七單元：預先訓練模型與轉移學習.pdf

3.06 MB

第八單元：進階影像應用.pdf

4.85 MB

第九單元：其他領域的發展.pdf

6.57 MB

第十單元：學後方向建議.pdf

1.92 MB

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關於講師

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你可以學到

▍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！

課程介紹

▍深入淺出PyTorch，掌握開發流程與實作要點

▍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

▍專業講師

學習前基本能力

學習前準備

關於講師

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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