Contents
結合人工智慧
從程式設計的初學者到全端開發者
你將獲得的好處
- 終生、隨時學習
- 專業級視訊課程
- 結業證書
- 來自我們專家團隊的優質支持
- 可下載的專案檔案和程式碼
- 英文字幕
課程說明
“完整程式設計和全端開發合集”是世界上從初學者到專業程式設計師最有效的方式。無論你的目標是推進自己的職業生涯、開展自己的事業還是擴展現有技能，我們的 20 門課程包含人工智慧的內容。
加入350,000+ 學習與開發者！
在 ZENVA，自2012年以來，我們一直提供線上大量相關遊戲與程式設計的課程，超過 35 萬名學生，其中許多學生使用這些技能來發展自己的職業生涯，開公司並發佈遊戲。
獲得你完成證書
完成我們的任何課程後，你將獲得帶有 URL 驗證的證書。使用你新獲得的技能提升你的 LinkedIn 個人資料，並打動潛在的雇主和客戶。
所有課程
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包含 24 個專案
專案 #1 – 響應式公司網站
用 HTML 和 CSS 建立一個網站，包含表格，抓取使用者輸入並用表單展示資料，跨各種平台都很美觀。
專案 #2 – 跨平台的 JavaScript 遊戲
瞭解 JavaScript 基礎以及物件導向程式設計，同時開發出一個跨所有現代平台的遊戲。
專案 #3 – 3D 多層平台的遊戲
學習 C# 和基本的 Unity。 從向量數學到物件導向程式設計並與各種材料運作，獲得能夠開發你自己遊戲的技能。
專案 #4 – 青蛙類型的遊戲
掌握 Python 的程式設計基本概念，包含變數、函數、條件是敘述、迴圈和物件導向程式設計。
專案 #5 – 復古的過路遊戲
探索 JaavaScript 程式庫 Phaser 3 的遊戲開發。學習實現簡單與直覺的遊戲機制，基本的影像特效( camera effects )以及更多。
專案 #6 – FPS( First Person Shooter ) 遊戲
學習採用 Unity 的核心技能 – 實施一個 FPS 控制器和機制以及 AI 操縱的敵方，整合外部模型與音訊檔案， 以及更多
專案 #7 – VR 飛行平台體驗
用 Unity 建立 VR 體驗，並精通 C# 陣列，表現與烘培光照( light baking )基礎，在所有主要平台的基本設定。
專案 #8 – 個人資料檔案網站
創建一個能響應使用者螢幕大小與平台的網站，上有個人資料檔案頁，具備特寫照片、工作與技能資訊。
專案 #9 – 網站的儀表板
使用把小部件( widgets )、資料與公司指標併入的 CSS 網格建立一個後端的儀表板。
專案 #10 – 響應式表單與調查
用 Google Forms 整入一個詢問表單到你的網站，並建立 HTML Semantic Forms ( MediaWiki 軟體的擴充套件)欄位以及驗證屬性。
專案 #11 – 響應式網頁
使用 Bootstrap 製作一個網頁，涵蓋內建動畫捲軸、經由選擇條槓可訪問的分開的部分，以及內建表格、按鈕和地圖。
專案 #12 – 商店網頁
採用 Bootstrap 4 建立一個響應式的商店網頁 ，結合下拉式選單( drop-down menus )。
專案 #13 – 響應式表格
使用 Bootstrap 4 建立響應式表格，涵蓋多個直欄、表格驗證和併入欄位集與複選框( checkboxes )。
專案 #14 – 用表單做響應式的商店頁面
用 jQuery 建立跨瀏覽器網站。運用元素、實施簡單的動畫，並使用 AJAX 做異步載入並送資訊到伺服器。
專案 #15 – 使用 JavaScript 做伺服器端的應用程式
用 Node.js 執行 HTTP 伺服器。處理多個客戶端要求，顯示 HTML 內容、讀表單檔案，並用伺服器記錄檔( log )檔案監管與除錯你的伺服器。
專案 #16 – Express 伺服器和 Web 應用程式
用 Express 和 Node.js runtime 建立一個 web 伺服器。獲取請求參數( query parameters )，建立一個登入畫面，讀取上傳表單資訊，渲染視圖等等。
專案 #17 – 代辦事項單頁應用程式
採用 Raact – 可做響應式使用者介面的 JavaScript 的程式庫( library )，創建一個完整功能的應用程式。將其連結到當地資料庫，將其佈署到線上等等。
專案 #18 – 食譜應用程式
採用 Angular 創建跨平台 CRUD 應用程式。建置你的環境與資料夾結構。安裝相依件與照片，建立亮麗的使用者介面等等。
專案 #19 – Instagram 類型影像過濾器
用 Python 和 OpenCV 創建照片過濾器。 學習底層的數學理論，包含矩陣、顏色模型、亮度、對比度和卷積( convolution )。
專案 #20 – 影像分類 AI
建一個影像分類 AI 軟體以分辨不同的物件。 學習底層的觀念並採用 CIFAR-10 影像分類資料集來訓練 AI。
專案 #21 – 神經網路訓練
採用 Python 和 Google Tensorflow 訓練深度神經網路。以有名的 MNIST 資料集來闡釋訓練並視覺化神經網路。
專案 #22 – 關聯性資料庫
從用 SQLite 的一個真實世界關聯資料庫發出請求( Query )並獲得洞察資訊。從 Python 和 SQLite 兩介面連接你的資料庫和請求資料。
專案 #23 – 低多邊形 3D 遊戲模型
用 Blender 為 Unity 製作低多邊形資產。精通物件模式與轉換，各種工具和模式，比例編輯，紋理和 UV 展開，以及更多。
專案 #24 – 2D 像素藝術
用 GIMP 創建像素藝術。設定工具，建立怪物和英雄角色，開發並組合磚塊與設置，並解決通常的設計問題。
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