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...

今天將學習 Keras 與 TensorFlow 這兩個深度學習框架，瞭解其功能與特性，並建立你的第一個簡單神經網路。Keras 是一個高層介面，讓 TensorFlow 的使用變得更直觀、友好，適合初學者快速上手。 課程目標 瞭解 Keras 與 TensorFlow 的定位與特性。 使用 Keras 實作簡單的神經網路模型。 瞭解 TensorFlow 的基本運作方式...

今天的課程將帶你深入了解神經網路的基本結構與工作原理，為後續學習更複雜的深度學習模型打下堅實的基礎。神經網路模仿了生物神經系統的工作方式，通過層與節點構建一個可訓練的模型。 課程目標 掌握神經網路的基本結構與組成要素。 理解神經網路的運算流程，包括前向傳播與反向傳播。 能夠使用 Python 建立簡單的全連接神經網路。 課程內容 1. 神經網路的組成部分 1....

今天的課程將帶領大家進入深度學習的世界，了解深度學習的核心概念與基礎原理。深度學習是人工智慧與機器學習中的重要分支，透過多層神經網路模擬人類大腦的學習方式。 課程目標 了解深度學習的基本概念與運作原理。 掌握神經網路的核心組成部分與工作流程。 初步認識反向傳播與梯度下降演算法。 課程內容 1. 深度學習的概念 1.1 深度學習是什麼？ 深度學習是一種基於人工神...

今天，我們將結合前幾天學習的資料分析與機器學習知識，完成一個小型專案：利用回歸模型預測房價。這是機器學習中的一個經典案例，適合初學者了解數據處理、特徵選擇與模型訓練的完整流程。 課程目標 熟悉機器學習專案的基本流程：數據處理、建模、評估。 使用 Scikit-learn 實作回歸模型（線性迴歸與隨機森林）。 進一步強化對數據分析與機器學習模型的理解。 課程內容 ...

建立模型後，正確的評估方法能幫助我們了解模型的性能並優化其效果。今天我們將學習如何使用模型評估指標和交叉驗證技術來提升模型的準確性與穩定性。 課程目標 了解常用的模型評估指標（分類與迴歸）。 學會如何進行交叉驗證以檢查模型的穩定性。 實作範例，對模型進行評估與改進。 課程內容 1. 模型評估指標 1.1 分類模型指標 準確率（Accuracy）...