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上完课掌握哪些技能

• 学会最新的线上开发工具－Colab。
• 学会最新的Google TensorFlow 2.0撰写方法。
• 掌握类神经网路基础概念，奠定深度学习的基础。
• 强化机器学习的成果，使效果更加精准。
• 有能力针对实务上常见的数值型与分类型题目做解析。
• 了解如何将商业问题转换为工程问题，将深度学习导入应用。

谁适合上课

• 对于深度学习有兴趣的人，不会写程式也完全没有问题。
• 会写程式，想要踏入深度学习、TensorFlow领域的人。
• 企业转型，想要将深度学习导入企业的公司。
• 拥有大量数据，未来透过人工智慧进行辅助预测的人。

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TensorFlow是目前最受欢迎的AI框架之一，是由Google团队开发的高效能开元数值运算函式库，能有效地进行回归、分类、神经网络等，甚至能够在CPU、GPU、TPU上运行。课程使用完全线上的开发工具Colab进行实作，分享最新TensorFlow 2.0的观念、作法及应用，学习类神经网路基础概念、学会神经元、神经网路的设计，并且针对实务上最常遇见的分类型、回归型题目实作。

单元一、Colab 基本观念与实作

第一单元会带大家使用Google开放的数据分析工具－Colab，它是一个完全云端化的工具，不需要安装深度学习相关的环境与套件，实用上不仅方便撰写程式码、数据分析运算资源，也不再需要担心没有GPU可以实作。。

单元二、 TensorFlow2 概观

第二单元会针对最新推出的TensorFlow2.0观念与做法做讲解，并且在单元中还会透过TensorFlow for JavaScript的应用展示，让您能更深刻体会到TensorFlow的威力。

单元三、类神经网路基础概念

在类神经网路这的单元中，我们会从神经元如何运作、网路权重、神经元运算流程、网路修正、神经网路的运算过程来去做分享，课程中还会搭配动画的方式来做说明，帮助学员踏入神经网路的门槛，最后更会透过猜午餐的实作题来更清楚了解神经元的运作。

单元四、第一个神经网路

第四单元会讲解如何将商业问题转换为工程问题的概念，让数据分析能得到很好的解决方法，借此有效提升商业问题导入深度学习的成功率，透过设计流程与设计题目两个面向来解析，让学员更清楚了解类神经网路在系统架构中是如何运作的。

单元五、分类题、回归题实作

单元中会一次分享两种实务上最常遇见的题目类别：分类题、回归题。分类型与回归型题目最主要的差异为标签是否为连续型，透过运用范例实际操作让学员能直接观察结果，并借此明显体会其中的差异与应用范围。

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JerryWu现任Google机器学习开发专家(GDE)、亚太智能机器创办人兼技术长，专注于机器智能(Machine Intelligence)的研发与整合，包含机器视觉(CV)与自然语言理解(NLU)。曾任国立台湾科技大学讲师、外商数据科学顾问、裕隆集团/华创车电(股)资深数据科学顾问、DSP智库驱动(股)共同创办人兼技术长，历经许多产、官、学、研机器智能专案。

TVBS采访：【APMIC亚太智能机器】以机器智能和语意理解受访TVBS世界翻转中