AI機器視覺辨識技術應用

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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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。
  7. 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。
  8. 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

  1. 課程內容
    • 介紹神經元
      (Neuron)
    • 類神經網路
      (Neural Network)
    • 深度學習之應用範圍
      課程內容
    • 激勵函數
      (Activation function)
    • 深度學習相關內容
    • 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 …)

  1. 課程內容
    • 介紹CNN的網路架構
    • 利用CNN建立圖像辨識分類器
    • 使用keras建立CNN架構
      課程內容
    • 介紹RNN的網路架構
    • 利用RNN建立文章分類器
    • 使用keras建立RNN架構

    Ch5 - 專題實習演練

  1. 課程內容
    • Tensorflow/keras實作教學
    • 模型評估、參數調整介紹
      課程內容
    • 創意題目構思以及實作
    • MNIST手寫數字辨識、CIFAR-10物件辨識實作
  1. 已在相關領域,欲再增強本身專業技能者。
  2. 對AI領域有興趣願意學習者
    • Python程式設計師
    • Python開發工程師
    • Python開發測試
    • Python爬蟲開發工程師
    • 數據研發工程師
    • 大數據分析及數據挖掘
我對課程有興趣,請與我聯繫
說明會時間約30分鐘,歡迎攜伴參加。
說明會地點:台北市中正區開封街一段2號9樓
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最新開課&報名方式
  1. 課程皆採實體上課與遠端線上同步 開課時間
    • 111年9月17日至111年10月1日
      (週六全天班 AM9:30至PM5:30)
  2. 相關課程
  3. 報名方式
  4. 上課地點
    • 台北市開封街一段2號9樓
      (台北火車站│館前路口│麥當勞隔壁大樓)
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學員心得分享
  1. 結訓學員-郭○孟

    豐富周邊模組練習,充實我轉職的能力

    嵌入式學員電子工程系畢業後頭入職場,想轉職從事和ARM相關的firmware工作。 選擇報名中華數位ARM的開發與應用技術人才培訓,上課的好處是在平常練習時有許多的開發模組可以練習,學了一連串課程後讓我更加的了解sensor的使用方式和應用的技巧。很高興選擇了中華數位的課程。也讓我能順利找到自己想要的工作 更多

課程剪影
  1. embedded linux課程嵌入式單晶片ARM學員與講師討論課程實作內容3
  2. embedded linux課程嵌入式單晶片ARM學員與講師討論課程實作內容5
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