edu磨課師+ 人工智慧與深度學習 影音教學 中文發音 繁體中文版(DVD版)
內容說明:
【課程簡介】
開課學校/機構:東海大學
課程發展年度:2019
課程類別:資訊工程_電腦
本課程將帶領學員從零開始學習關於 AI 的所需知識，帶領學員從數據的收集，數據的整理，機器學習與深度學習的認識與理解，到最後能夠自己針對議題設計出解決問題的 AI 人工智慧方案，以此課程設計期望訓練出能力與知識全面的 AI 人才。
【先備能力】
修過程式設計相關課程、具備程式設計基礎。
【學習目標】
本課程透過課程講述與實作練習，希望學生達成幾點目標：
1. 學習基礎的深度學習程式撰寫，掌握如模型建立、損失函數、優化方法等核心概念。
2. 學習計算思維，進而發展將各種問題程式化，並有效解決的能力。
3. 理解人工智慧的基本概念與技巧，運用於自身專業領域，把 AI 作為解決該領域問題的一種工具。
課程內容:
001_1-1單元：什麼是人工智慧_.mp4
002_1-2單元：機器學習.mp4
003_1-3-單元：深度學習.mp4
004_1-4-單元：神經網路.mp4
005_1-5單元：機器學習中的監督式學習.mp4
006_1-6-單元：機器學習的非監督式學習.mp4
007_2-1-初探神經網路.mp4
008_2-2-神經網路的資料表示法.mp4
009_2-3-張量運算.mp4
010_2-4-以梯度為基礎的最佳化.mp4
011_3-1-機器學習的五種方法.mp4
012_3-2-評估機器學習模型.mp4
013_3-3-資料預處理與特徵工程.mp4
014_3-4-過度配適與低度配適.mp4
015_4-1-神經網路的核心.mp4
016_4-2-建立深度學習實作環境.mp4
017_4-3-深度學習範例：分類問題.mp4
018_4-4-深度學習範例：回歸問題.mp4
019_5-1-卷積神經網路模型的基礎概念.mp4
020_5-2-卷積神經網路模型的演變.mp4
021_5-3-圖片預處理與擴增.mp4
022_5-4-卷積神經網路的實例應用.mp4
023_7-1-自然語言處理.mp4
024_7-2-循環神經網路.mp4
025_7-3-自然語言處理實作.mp4
026_7-4-循環神經網路的實例應用.mp4
027_8-1-進階深度學習的技巧.mp4
028_8-2-多輸入與多輸出模型.mp4
029_8-3-集成學習.mp4
030_8-4-集成學習實作.mp4
031_9-1-生成循環網路.mp4
032_9-2-生成對抗神經網路.mp4
033_9-3-生成對抗神經網路（圖像生成）.mp4
034_9-4-神經風格轉換.mp4
035_10-1-遷移式學習概念介紹.mp4
036_10-2-遷移式程式實作.mp4
037_10-3-1-物件偵測理論.mp4
038_10-3-2-物件偵測理論-YOLO.mp4
039_10-4-YOLO實作.mp4
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