1.Pytorch與深度學習基本觀念介紹 。PyTorch 簡介與安裝 。線性模型與梯度下降 。PyTorch自動求導機制 。PyTorch線性回歸模型 。PyTorch神經網路工具箱
2.PyTorch神經網路探究與實作 。PyTorch羅吉斯回歸模型 。糖尿病患數據預測實作 。PyTorch 數據讀取方法 。多層感知器(MLP)實作 。MNIST 手寫數字辨識實作 3.PyTorch卷積神經網路(CNN)精典案例探究與實作 。LeNet 。AlexNet 。VGGNet 。InceptionNet 。ResNet 4.PyTorch物件偵測基本觀念與實作 。物件目標定位 。特徵檢測 。目標檢測 。自動標籤 auto-labeling 。建置自己的PyTorch物件偵測器
*課程執行單位保留調整課程內容、日程與講師之權利 【課程網址】https://www.iiiedu.org.tw/Pytorch/ 【相關課程】http://www.iiiedu.org.tw/ITA
- 新聞稿有效日期,至2019/08/23為止
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