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🎯關卡二:認識基本型別特性差異與用途
🎯關卡三:理解 Python 程式語言基礎語法並能修改程式碼
🎯關卡四:流程控制並能實作出條件式判斷
🎯關卡五:Python 內建函數並能自定義函數
🎯關卡六:物件導向概念並能定義與創建類別
🎯關卡七:使用第三方套件並能實際運用
🎯關卡八:熟練 GUI 程式並與使用者建立互動
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這門課將從學習深度學習的基礎知識開始,用實用的程式碼展示每一個基本構件,最終形成一個巨大的深度神經網路。 所有這一切都在 Raspberry Pi ,訓練和推理。
當我們開始處理大型資料集時,我們將開始在電腦上訓練我們的神經網路,然後在 Raspberry Pi 上部署訓練好的模型。 由於 Raspberry Pi 有限的記憶體和處理能力,我們將學習量化我們的模型的方法,然後在不損害我們模型的準確性下部署到我們受資源約束的 Raspberry Pi 。
我們還將學習如何充分利用深度學習程式庫,如 Keras 和 Tensorflow。
到本課程結束時,你將能夠從零開始建構不需要程式庫的神經網路,能夠掌握在 Raspberry Pi 上部署神經網路的量化方法,能夠建構影像分類的深度學習應用程式,能夠建構物體辨識的深度學習應用程式,能夠使用 Keras 和 Tensorflow 等等。
如果你是機器學習和深度學習的新手,這門課程適合你。 本課程從最基本的神經網路建構模組開始,教你如何使用純 python 程式碼建構自己的神經網路,然後我們再繼續學習如何使用現成的程式庫。
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