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課程資訊
開課日期
隨時開課
學習時程
66小時
上課時間
不拘
上課時段
不拘
適用對象
對程式語言有興趣者 已完成Python資料科學應用開發課程者
課程特色
協助了解深度學習與強化學習的規劃與運用。 課程中我們可以進一步學習如何進行手寫阿拉伯數字辨識、推薦相似的照片、照片風格轉換、物體偵測、人臉辨識、語音辨識與分詞、情緒分析(正/負評)、時間序列預測(公司營收、天氣、股價)、機器翻譯、簡短指令、曲風辨識等一系列圖像、自然語言與語音的分析辨識分類等成果。
詳細內容
深度學習導論 迴歸分析(Regression) 模型介紹與簡單模型實作 深度學習模型介紹與應用 卷積神經網路(CNN) 自然語言處理(NLP) 循環神經網路(RNN) 生成對抗網路(GAN) 語音處理概念與應用 語音辨識實作 集群分析(Clustering) 強化學習導論與吃角子老虎 馬爾可夫決策過程 馬爾可夫決策與動態編程 時間差異學習 用函數逼近與理解政策梯度
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專業認證講師