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商品編號: DMC0420
商品名稱: edu磨課師+ 深度學習的原理及實務上的應用 影音教學 中文發音 繁體中文版(DVD版)
語系版本: 中文發音 繁體中文版
運行平台: 官方原版畫質MP4檔,沒有任何平台限制,終身使用
更新日期: 2025-05-01
光碟片數: 1片DVD光碟
銷售價格: $100元

edu磨課師+ 深度學習的原理及實務上的應用 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:國立政治大學
課程發展年度:2019
課程類別:資訊工程_電腦

深度學習是近年來人工智慧非常重要的工脤。
要做好一個人工智慧的專案,需要包括領域專家、工程師等等通力合作才能做好。
不論哪一個角色,都需要瞭解深度學習的運作方式。
本課程介紹深度學習的基礎概念、了解如何構建神經網路。
導入實務應用,最重要的重點為「問一個可幫我們解決痛點的好問題」。
我們會討論如何把實務的問題化為一個深度學習可解的問題。
【先備能力】
僅需基礎的高中數學能力,掌握矩陣、函數的概念,以及能夠熟練使用四則運算、指數運算等基礎算式等等。

【學習目標】
本課程透過課程講述與實作練習,期許學生達成:

1. 瞭解深度學習的原理。
2. 知道如何將實務問題用深度學習的方式解決。
3. 具備基本深度學習程式的理解。
課程內容:

001_第-0-章-課程說明.mp4
002_第-1-1-章--要做的事就是預測.mp4
003_第-1-2-章--三種AI之古典AI.mp4
004_第-1-3-章--三種AI之機器學習.mp4
005_第-1-4-章--三種AI之深度學習.mp4
006_第-1-5-章--AI實作就是打造函數學習機.mp4
007_第-1-6-章--AI實作六部曲之問個好問題.mp4
008_第-1-7-章--【實作】Colab的基本操作.mp4
009_第-1-8-章--【實作】用Colab畫函數圖形.mp4
010_第-2-1-章--股價預測.mp4
011_第-2-2-章-流感病毒篩檢.mp4
012_第-2-3-章--全壘打預測.mp4
013_第-2-4-章--對話機器人.mp4
014_第-2-5-章--創作型機器人.mp4
015_第-2-6-章-自學型神經網路.mp4
016_第-2-7-章--養成問問題的習慣.mp4
017_第-3-1-章--上個世紀成就大紅的神經網路.mp4
018_第-3-2-章--神經網路的寒冬.mp4
019_第-3-3-章--DNN的基本架構.mp4
020_第-3-4-章--神經元的運算方式.mp4
021_第-3-5-章--練習:假裝自己是一個神經元.mp4
022_第-3-6-章--損失函數是訓練神經網路的標準.mp4
023_第-3-7-章--神經網路的學習方式.mp4
024_第-3-8-章--實作手寫辨識.mp4
025_第-3-9-章--【實作】讀入MNIST訓練資料.mp4
026_第-3-10-章--【實作】用DNN做手寫辨識.mp4
027_第-4-1-章--圖形辨識的天王CNN.mp4
028_第-4-2-章--CNN是救了神經網路的大功臣.mp4
029_第-4-3-章--CNN的兩種隱藏層之卷積層.mp4
030_第-4-4-章--為什麼卷積會抽取特徵-.mp4
031_第-4-5-章--其實神經元的動作和以前一樣.mp4
032_第-4-6-章--我們希望記分板和原圖一樣大.mp4
033_第-4-7-章--CNN的兩種隱藏層之池化層.mp4
034_第-4-8-章--常見的CNN設計架構.mp4
035_第-4-9-章--【實作】用CNN做手寫辨識.mp4
036_第-5-1-章--遞歸神經網路RNN.mp4
037_第-5-2-章--遞歸層怎麼讓神經網路有記憶?.mp4
038_第-5-3-章--RNN最重要的應用是對話機器人.mp4
039_第-5-4-章--RNN有趣的應用.mp4
040_第-5-5-章--RNN的訓練和罩門.mp4
041_第-5-6-章--RNN兩大救星:LSTM、GRU.mp4
042_第-5-7-章--全壘打預測的應用.mp4
043_第-5-8-章--【實作】讀入IMDB電影資料庫.mp4
044_第-5-9-章--【實作】用RNN做情意分析.mp4
045_第-6-1-章--為什麼要討論生成模式呢?.mp4
046_第-6-2-章--生成模式兩個基本作法.mp4
047_第-6-3-章--AutoEncoder.mp4
048_第-6-4-章--VAE讓我們特徵向量神奇符合常態分布.mp4
049_第-6-5-章--很會創作的生成對抗網路GAN.mp4
050_第-6-6-章--GAN有趣的應用.mp4
051_第-6-7-章--CycleGAN令人驚呆的魔法.mp4
052_第-7-1-章--強化學習震撼世界.mp4
053_第-7-2-章--兩個強化學習的方式.mp4
054_第-7-3-章--Deep-Q-Learning.mp4
055_第-7-4-章--訓練資料是怎麼做出來的?.mp4
056_第-7-5-章--應用範例-自動交易系統.mp4
057_第-7-6-1-章--進擊的自然語言處理(一).mp4
058_第-7-6-2-章-進擊的自然語言處理(二).mp4
059_第-7-7-章--學習怎麼學習的meta-learning.mp4
影片介紹:


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