🔥 NT330 特價中
課程已於 2021 年 8 月更新
學習資料科學、資料分析、機器學習(人工智慧)和 Python 與 Tensorflow、Pandas 和更多 !
本課程的主題包括 :
資料探索與視覺化
神經網路和深度學習
模型評估與分析
Python 3
Tensorflow 2.0
Numpy
Scikit-Learn
資料科學與機器學習專案和工作流程
在 Python 用 MatPlotLib 和 Seaborn 做資料視覺化
轉移學習( Transfer Learning )
影像辨識和分類
訓練/測試並交叉驗證
監督學習 : 分類、迴歸和時間序列
決策樹和隨機森林
整體學習( Ensemble Learning )
調整超參數( Hyperparameter Tuning )
採用 Pandas 資料框解決複雜任務
採用 Pandas 處理 CSV 檔
採用 TensorFlow 2.0 和 Keras深度學習 / 神經網路
使用 Kaggle 並進入機器學習競賽
如何呈現你的發現並讓你的老闆印象深刻
如何為你的分析清理並準備你的資料
K 最近鄰( K Nearest Neighbours )
支援向量機( Vector Machines )
迴歸分析( Linear Regression/Polynomial Regression )
如何運用 Hadoop、Apache Spark、Kafka 和 Apache Flink
如何用 Conda、MiniConda 和Jupyter Notebooks 設定你的環境
配合 Google Colab 採用 GPUs
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同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
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從這 14 小時的課程,你會學到
✅ 通過完成 26 個進階的電腦視覺專案,包括情感,年齡和性別分類,倫敦地下標誌檢測,猴子品種,鮮花,水果,辛普森人物,還有更多
✅ 學習進階的深度學習電腦視覺技術,如遷移學習( Transfer Learning )和使用預先訓練的模型(VGG,MobileNet,InceptionV3,ResNet50)在 ImageNet 和重新建立流行的 CNNs,例如 AlexNet,LeNet,VGG 和 U-Net
✅ 理解神經網路,卷積神經網路,R-CNNs,SSDs,YOLO & GANs 如何運作與我容易追循的解釋
✅ 熟悉其它框架(PyTorch、 Caffe、 MXNET、 CV api)和雲端 GPU,並對電腦視覺世界有一個概述
✅ 學習如何使用 Python 程式庫 Keras 建立複雜的深度學習網路(使用 Tensorflow 後端)
✅ 學習如何對臉部年齡做神經風格遷移( Neural Style Transfer ),DeepDream 和使用 GANs ,可到 60 歲以上
✅ 學習如何建立,標註,註釋,訓練您自己的影像資料集,完美的專案適合大學和新創公司
✅ 附有近4小時的視訊免費選修課程學習如何使用 OpenCV
✅ 學習如何使用 CNNs 例如 U-Net 來執行影像切割,這在醫學成像應用中是非常有用的
✅ 學習如何使用 TensorFlow 的物件檢測 API 和在 YOLO 中建立客製化的物件偵測器
✅ 使用 VGGFace 學習臉部辨識
https://softnshare.com/master-deep-learning-computer-visiontm-cnn-ssd-yolo-gans/
tensorflow 辨識 在 緯育TibaMe Facebook 的最佳貼文
👉 公司希望資料科學人才具備什麼樣的能力?並且期待你能替公司解決什麼樣的問題?
👉 在面試的時候,主管們除了想看你會不會TensorFlow、Pytorch技術之外,還會想要希望資料科學人才要有怎樣的軟實力呢?
👉 資料科學人才在面試的時候常常遇到什麼資料科學專業問題呢?
一切答案皆在〈 AI資料科學家學程期中大聚 〉!
♦ 在線上學習的環境中,永遠需要多一點溫度
自從開辦了AI資料科學家學程後,我們期許自己能讓大家用最短的時間,達到最好的學習效益,不敢說變成資料科學領域高手,但至少能讓大家學會一技之長!
但在全線上的培訓模式下,學員跟老師間的互動僅於討論區或直播實作課中,在情感的交流上較少。
於是〈 AI資料科學家學程期中大聚 〉就此誕生~!
透過期中大聚,我們邀請老師們與學員們一同上線直播交流,不談技術與解題,著重分享「如何進行有效線上學習」、「資料科學人才面試常見問題」、「國外影像辨識案例」為主,並且頒發卓越學習獎給學習表現優秀的學員們,邀請學員們在這場交流聚會分享自己的學習心路歷程。
♦ 教學相長,聽聽得獎學員怎麼說
🏆 卓越學習獎-陳佳菁 學員感言:
「對於線上課程的講解非常清楚,學習上遇到問題老師與助教都蠻快可以進行解答!蠻享受這樣學習的旅程!」
🏆 卓越學習獎-陽明益 學員感言:
「學習的步調緊湊,也可以有比較具體的案例應用練習!」
期許大家在最糟的情境下,可以讓大家學會AI技術
在對的時機點,把自己的能量展現出來!
TibaMe!Just do it!
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