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深度學習基礎班(DNN+CNN+RNN一次搞懂)

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10:02:49
共計 78 章節
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誰適合這堂課?

✔ 對人工智慧有興趣並想學習如何實作深度學習者。

✔ 想了解人工智慧將如何成功應用在自己產業者。

✔ 想了解人工智慧最新的趨勢以及發展者。

✔ 欲轉職成為人工智慧軟體開發工程師者。


課程目標:

✔ 學會如何應用三大類神經網路,DNN、CNN、RNN,以增加自己的實戰經驗。

✔ 用 TensorFlow 來快速建構深度學習演算法,增加實作效率。
(TensorFlow 是目前深度學習最受歡迎的框架之一,熟悉它等於接軌世界上優秀深度學習人才所使用的環境。)

✔ 能夠使用神經網路實作圖像分類、垃圾郵件分類、文字轉向量。

✔ 了解深度學習的優勢以及使用上之限制。

✔ 分析深度學習模型之間的差異以及衡量模型的好壞。

✔ 了解深度學習最新的趨勢與應用。


事前準備:

先備工具
✔ 需準備電腦,須為 64 位元。
✔ 記憶體在 8G 以上為佳。

先備知識
✔ 基礎高中數學。
✔ 熟悉任一程式語言( Python 佳)。


課程大綱:

李厚均(Isaac)畢業於台大電子所,主要專長為人工智慧及資料分析,擅長處理影像辨識、金融數據等問題。曾在台積電、中華電信…等上市櫃公司擔任內訓講師及顧問,同時也在多個單位擔任資料科學講師,具有相當豐富的教學及實戰經驗。

 現職 
現任全智能科技產品總監
多家公司技術顧問

 學歷 
台灣大學電子工程研究所

 相關經歷 
台積電、中華電信內訓講師
T 客邦長期合作 AI 講師
四零四科技 AI 工程師

 相關作品 
面板廠AOI瑕疵檢測系統
台大醫院傷口辨識系統

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