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課程資訊
開課日期
2025-05-27
學習時程
66
上課時間
週二,週四
上課時段
晚上
適用對象
‧熟電腦基礎操作者
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。
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
梯度下降法原理解析及範例
手寫阿拉伯數字辨識』完全解析：十大處理步驟 & 原理解說
模型佈署：網頁程式實作與雲端部署
卷積神經網路(CNN)：卷積效果、預訓練、轉移學習、風格轉換
物件偵測演算法：NMS、YOLO自訂資料集模型訓練與實作
自然語言處理(NLP)前置處理：語音與文字轉換、語文前置處理、分詞套件介紹
詞嵌入：詞向量原理、生成/比對、中文詞向量、模型訓練實作
自然語言處理模型與應用：循環神經網路(RNN)、長短期記憶網路(LSTM)、Transformer網路架構、情緒分析、時間序列預測
Transformers套件介紹及範例：文本分類、問答、生成、中文模型
生成對抗網路(GAN)：DCGAN、CGAN、Text To Image
語音處理：訊號前置處理&實作、短指令辨識、自動語音識別
強化學習原理與演算法：Gym套件、動態規劃、蒙地卡羅、時序差分、Stable-Baselines3
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專業講師
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