TensorFlow深度學習理論與實作
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具神經網路架構的深度學習(Deep Learning)是現代達到人工智慧的主要途徑，也是基於Big Data的最佳機器學習方法:
具神經網路架構的深度學習(Deep Learning)是現代達到人工智慧的主要途徑，也是基於Big Data的最佳機器學習方法:
⭐ 當數據量越大時，深度學習分類與預測的性能較其他傳統的機器學習方法好很多，且將超越其他機器學習方法 (https://albahnsen.com/2017/06/06/building-ai-applications-using-deep-learning/)
⭐ 當數據量越大時，深度學習分類與預測的性能較其他傳統的機器學習方法好很多，且將超越其他機器學習方法 (https://albahnsen.com/2017/06/06/building-ai-applications-using-deep-learning/)
而TensorFlow是Google大腦第二代機器學習系統:
而TensorFlow是Google大腦第二代機器學習系統:
⭐ TensorFlow是完成深度學習必備的技能。
⭐ TensorFlow是完成深度學習必備的技能。
⭐ 目前只有Python API較為豐富的實現了TensorFlow深度學習反中向傳播部分。
⭐ 目前只有Python API較為豐富的實現了TensorFlow深度學習反中向傳播部分。
⭐ TensorFlow已被廣泛應用於電腦視覺、財務金融、語音辨識、自然語言處理、音訊辨識與生物資訊學等等。
⭐ TensorFlow已被廣泛應用於電腦視覺、財務金融、語音辨識、自然語言處理、音訊辨識與生物資訊學等等。
⭐ 卷積神經網路(CNN)是目前影像處理與電腦視覺必使用的深度學習架構。
⭐ 卷積神經網路(CNN)是目前影像處理與電腦視覺必使用的深度學習架構。
⭐TensorFlow已被廣泛應用於電腦視覺、語音辨識、自然語言處理、音訊辨識與生物資訊學等等。
⭐TensorFlow已被廣泛應用於電腦視覺、語音辨識、自然語言處理、音訊辨識與生物資訊學等等。
課程特色
課程特色
⭐師資: 具有多年Python分析和機器學習教學，與實務經驗的博士教授
⭐師資: 具有多年Python分析和機器學習教學，與實務經驗的博士教授
⭐ 在本課程中將自CNN實作中有效學習TensorFlow，以獲得有價值的實戰技能: 機器學習與神經網路基本概念、多層感知器(MLP)與反向傳播算法、TensorFlow框架、卷積神經網路(CNN)、遷移學習、專題實作
⭐ 在本課程中將自CNN實作中有效學習TensorFlow，以獲得有價值的實戰技能: 機器學習與神經網路基本概念、多層感知器(MLP)與反向傳播算法、TensorFlow框架、卷積神經網路(CNN)、遷移學習、專題實作
⭐課程進度：
⭐課程進度：
⭐ 可選實體課或遠端Live直播線上課，線上課與實體課同步進行、一樣便於聽講與學習;可參考「Python機器學習原理與實作」課程上課實境 （教室內座位距離有效防疫、進教室量溫度、並提供酒精):
⭐ 可選實體課或遠端Live直播線上課，線上課與實體課同步進行、一樣便於聽講與學習;可參考「Python機器學習原理與實作」課程上課實境 （教室內座位距離有效防疫、進教室量溫度、並提供酒精):
⭐ 上課後可免費反覆回放學習，Live線上課/實體課皆可直接發問與討論
⭐ 上課後可免費反覆回放學習，Live線上課/實體課皆可直接發問與討論
⭐ 完成課程後， 元智大學人工智慧中心頒給學員結業證書
⭐ 完成課程後， 元智大學人工智慧中心頒給學員結業證書
⭐ 上課時間： 12/26、2021/1/9~2/6每週六13:30 ~ 17:30共24小時
⭐ 上課時間： 12/26、2021/1/9~2/6每週六13:30 ~ 17:30共24小時
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