這是一門關於深度學習模型的綜合課程，涵蓋理論、直覺和使用 PyTorch 和 TensorFlow 的實作。
從這 48.5 小時的課程，你會學到
- 深度學習模型的理論、數學原理與實現
- 深度學習的先決條件，例如資料預處理、迴歸分析和邏輯迴歸
- 建立人工神經網路並將其用於回歸和分類問題
- 使用 GPU 運行深度學習模型
- 為深度學習模型建立自訂損失函數和自訂層
- 卷積神經網路 (Convolutional Neural Network ，CNN)
- 一維 CNN
- 在深度學習模型中設定早停準則
- 遷移學習
- 循環神經網路 (Recurrent Neural Networks，RNN)
- 時間序列預測與分類
- 自編碼器和變分自編碼器 ( Variational Autoencoder，VAE)
- CNN 自編碼器和 LSTM 自編碼器
- 生成對抗網路 (Generative Adversarial Networks，GAN)
- LSTM 和雙向 LSTM
- Transformer
- 視覺 Transformer
- 時間序列 Transformer
- 神經風格遷移
- 使用 PyTorch 和 TensorFlow 實作深度學習模型
要求
- 具備一定的程式設計知識較好，但並非必要。
- Gmail 帳號（適用於 Google Colab）。
- 基礎數學。
課程說明
課程內容
深度學習徹底革新了人工智慧和資料科學。深度學習教會電腦以類似人腦的方式處理資料。
這是一門完整且全面的深度學習課程。課程涵蓋深度學習模型背後的理論和直覺，並講解如何在 PyTorch 和 TensorFlow 中實現所有深度學習模型。
著重實踐的講解，提供 PyTorch 和 TensorFlow 中深度學習模型的實作範例。
無需任何先修知識。我將從零開始教授所有內容。
以就業為導向的課程結構
課程章節
- 課程介紹
- Google Colab 入門
- Python 速成課程
- 資料預處理
- 迴歸分析( Regression Analysis )
- 邏輯迴歸( Logistic Regression )
- 神經網路與深度學習入門
- 激活函數( Activation Functions )
- 損失函數( Loss Functions )
- 反向傳播( Back Propagation )
- 用於迴歸分析的神經網路
- 用於分類的神經網路
- Dropout 正規化和批量歸一化
- 最佳化器
- 在神經網路中新增自訂損失函數和自訂層
- 卷積神經網路 (CNN)
- 一維 CNN
- 在 CNN 中設定提前停止準則
- 循環神經網路 (RNN)
- 長短期記憶網 (LSTM)
- 雙向 LSTM
- 生成對抗網路 (GAN)
- DCGAN
- 自編碼器( Autoencoders )
- LSTM 自編碼器
- 變分自編碼器
- 神經風格遷移
- Transformer 模型
- 視覺Transformer
- 時間序列Transformer
- K均值聚類( K-means Clustering )
- 主成分分析( Principle Component Analysis，PCA )
- 深度學習模型，並提供 PyTorch 和 TensorFlow 兩種實作方式。
目標受眾
- 適合希望從零開始學習深度學習的初學者。
- 適合在大學或學院修讀深度學習課程的學生。
- 適合從事深度學習和生成式人工智慧研究的研究人員。
- 適合希望提升 Python 程式設計技能並使用 PyTorch 和 TensorFlow 實現深度學習模型的學生和研究人員。
- 適合已經掌握 Matlab 深度學習實作方法但希望轉而使用 PyTorch 和 TensorFlow 的人員。
講師簡介
Zeeshan Ahmad 機器學習和統計訊號處理
Zeeshan博士擁有多倫多瑞爾森大學( Ryerson University )電機與電腦工程博士學位，擁有超過18年的教學與研究經驗。他教授過許多與電腦和電機工程相關的課程。他的研究方向包括機器學習、深度學習、電腦視覺、訊號與影像處理以及多模態融合。他曾在知名期刊和會議上發表過多篇論文。
字幕：英文
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