TensorFlow 深度學習

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『高中自主學習』第五堂1-5.學會深度學習的關鍵流程

在第一章節的最後一堂課當中,我學會了從無到有訓練出一個模型,理解深度學習的三大必經過程。雖然目前並無法完全理解全部的程式碼,不過,在之後的章節中一定會慢慢的學會,最後把所有知識吸收,內化成我自己的知識!

『高中自主學習』第四堂1-4.數據分析與視覺化實作

本次課程的核心,是體驗Python許多知名、實用的模組,包括底層運算程式庫、矩陣運算程式庫、數據分析程式庫與繪圖程式庫。下面條列式列出來:

『高中自主學習』第三堂1-3.資料下載與預處理實作

在第三堂課的自主學習當中,我開始接觸建立模型的過程,也更加了解數據集的內容。舉例來說:我這堂課搞懂了原來要區分為訓練集、驗證集、測試集這三大類,並且每個數據都有細分為「本體」與「標籤」。

『高中自主學習』第二堂1-2.資料格式與檔案處理實作

這次我使用的Colaboratory平台,就是以Jupyer為基底的Python平台。可以把它想像成瀏覽器,只需要上網就能學習。Jupyter.org(點擊前往連結)是一個非營利組織,屬於免費開源軟體,在網路上已有多個平台提供免費的Jupyer環境。

『高中自主學習』第一堂1-1.學習環境架構與Python入門

在第一次的自主學習當中,最核心也是最必要的課程,就是「架設深度學習環境」,如果沒有完整的設定,在後續深度學習的期間,會出現許多無法預期的錯誤!因此我把「深度學習環境設定」排在第一堂課。

『高中自主學習』自主學習計畫:「探索深度學習-AI人智慧實作」

這次我選擇的主題為「AI人工智慧」,從最基礎的Python語法學習,一直到實作AI相關的技術。

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