知名線上課程 深度學習實戰(含教材) 講師:周凡剛 影音教學 中文發音 繁體中文版(DVD版)
有了一些Python基礎，想要更深入了解人工智慧、深度學習嗎？快跟著周凡剛老師的線上課程，學習Keras和TensorFlow，並建立深度學習模型，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！
深度學習基礎課程
深度學習的基礎概論
多層感知器(MLP)-神經網路架構
多層感知器-原理說明
多層感知器-進行Mnist手寫辨識的理論
Tensorflow安裝說明
實作1-1:下載並讀取Mnist手寫辨識資料集
實作1-2:Mnist手寫辨識的資料預處理
實作1-3:建立神經網路模型
實作1-4:模型參數的設定說明
實作1-5:evaluate評估函式與混淆矩陣
實作1-6:繪製預測結果
卷積神經網絡(CNN)原理與架構說明
卷積神經網絡經典神經網路模型介紹
實作2-1:下載並讀取Cifar10圖像資料集
實作2-2:資料預處理與建立模型
實作2-3:Colab的介紹與模型訓練及預測
深度學習進階實作
實作3-1:遷移學習(TL)的原理與模型遷移步驟\t
實作3-2:整合MLP網路及固定遷移模型權重
實作3-3:批次資料訓練模型及預測結果分析
實作4:運用嵌入層和多層感知器進行IMDB的影評情感分析
循環神經網絡(RNN)的說明
AI風格轉換-讓電腦向梵谷學創作
實作5:運用第三方函式庫輕鬆進行人臉辨識
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