AI 專案的開發與管理不同於傳統軟體專案，因為它涉及數據收集、模型訓練和持續優化等特有過程。今天我們將學習如何規劃與管理一個完整的 AI 專案，確保專案能高效完成並達成商業目標。 課程目標 瞭解 AI 專案的核心開發流程。 學習如何制定有效的專案計劃。 學習使用敏捷方法和工具來管理專案進度。 課程內容 1. AI 專案核心流程 1.1 AI 專案的獨特性 AI...

今天我們將學習如何整合 Vue 前端與後端的 AI 模型 API，實現一個完整的端到端應用。這將讓我們的 AI 應用擁有更直觀的使用者介面，提供更好的互動體驗。 課程目標 瞭解如何設計前後端互動的架構。 使用 Vue 建立一個簡單的前端介面，與 Flask API 通信。 完成整合並測試前後端功能。 課程內容 1. 設計前後端架構 1.1 整體架構 前端...

今天我們將深入學習如何使用 Flask 部署一個簡單的 AI API，讓我們的 AI 模型可以作為後端服務，供前端或其他應用調用。這是一個重要的技能，讓你可以將自己的 AI 開發成果應用於實際項目中。 課程目標 瞭解如何設計 API 來處理數據請求與返回結果。 使用 Flask 搭建簡單的 API，並整合已訓練的 AI 模型。 測試 API 並確保它能夠正確返回預測結果。...

今天，我們將學習如何將 AI 模型部署到實際應用中。模型部署是 AI 開發流程中至關重要的一環，能夠讓開發的模型被應用於實際產品或服務中，例如網頁應用、行動應用或後端 API。 課程目標 瞭解模型部署的基本流程與挑戰。 學習如何使用常見工具將模型部署到伺服器。 透過 Flask 架設一個簡單的模型 API。 課程內容 1. 模型部署流程 1.1 模型部署的基本...

強化學習（Reinforcement Learning, RL）是機器學習中一個重要分支，透過試錯的方式，讓代理人（Agent）學習如何在環境中採取最佳行動以最大化回報（Reward）。今天，我們將介紹強化學習的核心概念，並透過實作簡單的 Q-Learning 算法，初步理解強化學習的應用。 課程目標 理解強化學習的基本框架與核心概念。 學習 Q-Learning 算法的原理...

生成對抗網路（Generative Adversarial Networks, GANs）是深度學習中一個令人興奮的領域。它由兩個神經網路——生成器（Generator）和判別器（Discriminator）——互相競爭並共同訓練，最終實現生成高品質的數據（如圖像或文本）。今天，我們將探討 GANs 的核心概念，並實作一個基礎的手寫數字生成模型。 課程目標 理解生成對抗網路的工作...

情感分析是一個經典的自然語言處理（NLP）應用，主要目的是判斷文本內容的情緒傾向（例如：正面、負面或中立）。今天，我們將利用深度學習技術和 LSTM，實作一個簡單的情感分析模型，並使用 IMDb 電影評論數據集作為訓練資料。 課程目標 瞭解情感分析模型的構建流程。 學習如何處理文本數據並將其轉換為可用於模型訓練的數字格式。 使用 TensorFlow/Keras 搭建基於...

遞歸神經網路（Recurrent Neural Network, RNN）與長短期記憶網路（Long Short-Term Memory, LSTM）是處理序列數據的重要工具，廣泛應用於自然語言處理、時間序列分析、語音識別等領域。今天，我們將學習 RNN 和 LSTM 的核心概念，並實作簡單的 LSTM 模型。 課程目標 理解 RNN 與 LSTM 的結構與工作原理。 瞭解它...

自然語言處理（NLP）是人工智慧中的重要領域，主要研究如何讓機器理解、解釋和生成人類語言。今天，我們將學習 NLP 的基本概念與應用，並實作簡單的文字處理範例。 課程目標 瞭解 NLP 的核心概念與應用場景。 學習文字前處理技術（如分詞、去除停用詞、詞幹化）。 使用 Python 實作基本 NLP 操作。 課程內容 1. NLP 的核心概念 1.1 NLP 是...

今天的課程將帶你進一步學習如何構建影像分類模型。我們將使用 Keras 和 TensorFlow 架構一個簡單的卷積神經網路（CNN），並使用經典的 CIFAR-10 資料集來進行圖像分類任務。 課程目標 理解影像分類任務的流程與挑戰。 學習卷積神經網路（CNN）的核心概念與運作原理。 使用 TensorFlow 與 Keras 構建一個簡單的影像分類模型。 課程...