Python AI深度學習實戰 上課時數:21小時
( Python Deep Learning )
本課程將學習如何將深度學習的演算法應用到自然語言處理,從而實現具有語言處理功能的人工智慧應用系統,包含理解word2vec、詞嵌入 (word embeddings) 等等之自然語言概念,並且透過實作將此概念結合深度學習實現文章分析。
課程目標
循序漸進、由淺入深地帶領大家理解深度學習的內容,包含常見的CNN與LSTM演算法,並且透過相關的Python package手把手的帶領大家實作各種不同的深度學習專案。
課程說明影片
課程優勢
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業界專業講師,訓用合一為目標
專業實務經驗講師,業界需求導向課程規劃授課,著重培養科技界即戰力人才。
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實作範例演練,紮實你的開發實力
業界師資群自行技術研發,多元化周邊模組搭教學,與業界實際開發不脫節。
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由淺入深連貫性教學,完整的學程規劃
循序漸進連貫性教學,掌握每階段的學習方向。
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中華數位FB技術討論區,提供學員疑難雜症的好幫手
不論在學中或結訓後提供你解決學習上的疑難雜症,讓學員學習上不再單打獨鬥。
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業界師資群編譯最新的實作教材
業界資深師資群合作編譯最完整的課程教材,規劃更貼近業界需求課程內容,不斷創新。
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IT產業資深助教 課堂上協助教學
資深助教課堂協助教學,讓學員學習更有成效。
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提供完整的教學錄影檔,方便學員課前預習及請假補課及課後複習
中華行動數位提供上課的教學錄影檔,讓你學習成效不中斷。
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協助完成專題、輔導就業
學員不僅在學習過程有充實的專題實作訓練,結訓後可針對職業做職涯規劃。
課程大綱
Ch1 - 機器學習 vs 深度學習
Ch2 - 深度學習
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課程內容
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介紹神經元
(Neuron)
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類神經網路
(Neural Network)
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深度學習之應用範圍
課程內容
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激勵函數
(Activation function)
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深度學習相關內容
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OOXX
(OOXX)
Ch3 - 開發環境建置與操作 (Google Colaboratory)
Ch4 - 介紹多種深度學習類神經網路架構 (DNN, CNN, RNN …)
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課程內容
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介紹CNN的網路架構
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利用CNN建立圖像辨識分類器
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使用keras建立CNN架構
課程內容
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介紹RNN的網路架構
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利用RNN建立文章分類器
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使用keras建立RNN架構
Ch5 - 專題實習演練
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課程內容
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Tensorflow/keras實作教學
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模型評估、參數調整介紹
課程內容
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創意題目構思以及實作
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MNIST手寫數字辨識、CIFAR-10物件辨識實作
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已在相關領域,欲再增強本身專業技能者。
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對AI領域有興趣願意學習者
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Python程式設計師
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Python開發工程師
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Python開發測試
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Python爬蟲開發工程師
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數據研發工程師
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大數據分析及數據挖掘