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2019/11/13為止
聯絡人 ：黃小姐
聯絡電話：(02)6631-6534
電子郵件：wenhsin@iii.org.tw
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