edu磨課師+ 資料科學與深度學習 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:2021
課程類別:資訊工程_通訊
在當前AI潮流下，如何應用合適機器模型於商業模式中，由淺入深的課程設計，介紹機器學習至深度學習；並著重不同模型的特性與相關的應用，以及進階到人工智慧、深度學習的訓練技巧與實際範例。
修習完課程後，將可以將「深度學習」的知識，應用到真實世界的問題中。
【先備能力】
高中程度數學。
【學習目標】
1. 讓學員了解線性迴歸模型與羅吉斯回歸模型。
2. 讓學員了解人工智慧與機器學習及深度學習關聯。
3. 讓學員練習與應用深度學習技巧。
課程內容:
001_1-1-線性回歸模型介紹.mp4
002_1-2-1-線性回歸模型利用R語言-1.mp4
003_1-2-2-線性回歸模型利用-R-語言-2.mp4
004_1-3-計算線性回歸模型參數.mp4
005_1-4-評估參數的正確性.mp4
006_1-5-計算參數統計顯著.mp4
007_2-1-羅吉斯回歸與線性回歸連結.mp4
008_2-2-羅吉斯轉換.mp4
009_2-3-如何解讀回歸參數.mp4
010_2-4-羅吉斯回歸進階應用.mp4
011_2-5-多重回歸與多個單一回歸的差別.mp4
012_3-1-回歸模型進階課題.mp4
013_3-2-非線性課題.mp4
014_3-3-不尋常值偵測.mp4
015_3-4-特徵相依性.mp4
016_3-5-1-回答商業需求-1.mp4
017_3-5-2-回答商業需求-2.mp4
018_4-1-Artificial-Intelligence-AI.mp4
019_4-2-人工智慧與機器學習及深度學習關係.mp4
020_4-3-1-General-Deep-Learning-Framework-常見的深度學習架構.mp4
021_4-3-2-Regularization-正則化.mp4
022_4-3-3-Different-Type-of-Learning-不同的學習方式.mp4
023_4-3-4-Regression-vs-Classification-回歸-vs-分類.mp4
024_4-3-5-1-Optimization-and-Loss-Function-優化器與損失函數-1--不公開.mp4
025_4-3-5-2-Optimization-and-Loss-Function-優化器與損失函數-2.mp4
026_5-1-Convolutional-Network-卷積網路.mp4
027_5-2-Fully-Connected-Layer-全連接層.mp4
028_5-3-1-Convolutional-Layer-卷積層-1.mp4
029_5-3-2-Convolutional-Layer-卷積層-2.mp4
030_5-4-Pooling-Layer-and-Flatten-池化層與攤平.mp4
031_5-5-Neural-Networks-類神經網路.mp4
032_5-6-Feature-Extraction-特徵抽取.mp4
033_5-7-1深度學習架構介紹-1.mp4
034_5-7-2-深度學習架構介紹-2.mp4
035_6-1-1-常用深度學習訓練技巧-1.mp4
036_6-1-2-常用深度學習訓練技巧-2.mp4
037_6-1-3-常用深度學習訓練技巧-3.mp4
038_6-2-1-進階深度學習技術介紹-1.mp4
039_6-2-2-進階深度學習技術介紹-2.mp4
040_6-2-3-進階深度學習技術介紹-3.mp4
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