機器學習技術理論與案例

課程學習重點

1.機器學習的基本原則：從核心概念出發，了解數據如何驅動決策。

2.機器學習運作模式：掌握三大學習模式-監督式學習、非監督式學習與增強式學習的應用場景與差異。

3.深度學習運作架構：解析深度學習神經網路的基本結構與功能，探索深度學習網路元件的角色與運作原理。

4.深度學習演算法介紹：逐一解析各大熱門演算法，包括類神經網路(DNN)、卷積神經網路(CNN)、長短期記憶網路(LSTM)、遞迴神經網路(RNN)、生成對抗網路(GAN)，並介紹強大工具如TensorFlow與Keras的實用價值。

5.核心概念解析：將理論與實務結合，了解機器學習的內部邏輯與基本運作機制。

 

課程收穫

1.建立扎實的基礎：即便是初學者，也能快速掌握機器學習與深度學習的基本知識，為後續進階學習鋪路。

2.技術視野拓展：了解目前的演算法與工具，輕鬆應對多元的應用情境。

 

適合對象

這堂課適合對AI感興趣的學員，不論你是零基礎還是有用過AI工具想要更進一步了解AI，都能在簡單易懂的方式下獲得啟發！立即觀看，掌握改變未來的技能！