Python與機器學習深度學習-使用Keras與TensorFlow
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Python與機器學習深度學習-使用Keras與TensorFlow. Machine Learning and Deep Learning with Python - Using Keras and TensorFlow. 時數:35小時; 費用:NT$ 24,000 ...
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Python-
PyKT
Python與機器學習深度學習-使用Keras與TensorFlow
MachineLearningandDeepLearningwithPython-UsingKerasandTensorFlow
時數:35小時
費用:NT$24,000
點數:6.0
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22928班
2022/11/08~2022/11/16每週一二三
09:00~17:00
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課程目標
本課程會使用最新的pycharmcommunity版本,搭配目前穩定的python,scikit-learn,tensorflow(目前是2.2)與keras
TensorFlow是google的一套數值運算的函式庫,它是資料流操作的工具並且它是opensource的。
可以讓使用者建立多維度的資料陣列,並且能夠善用CPU/GPU與桌機、伺服器、雲端甚至手機等等的計算資源,它包含了Tensorboard作為視覺工具,被用在許多智慧學習/深度學習的領域。
而Keras是一個Python所寫成的類神經網路API,它能夠建在TensorFlow、Theano或其它後端工具上,讓使用者可以快速的修改並且研發想要開發的模型。
本課程將從機器學習的原理應用出發,並且說明如何用Keras/TensorFlow作類神經網路的模型建立與使用。
適合對象
想做DataScientist者
需要學習MachineLearning/深度學習者
預備知識
Python語言或基礎程式設計背景
課程內容
Anaconda與Python下tensorflow與sklearn的設定與組態
開發環境整理與調校
機器學習與深度學習概論
機器學習與深度學習需要的資料處理與視覺化
多變數線性迴歸
監督式學習
LogisticRegression
SupportVectorMachine
DecisionTree
RandomForest
KNN
NaiveBayes
非監督式學習
KMean
PCA(PrincipalComponentAnalysis)
Tensorflow與Keras
離散分類問題的建模
模型效能評估
資料集合的處理
ModelSelection模型選取
hyperparameter後設參數調校
Keras與NeuralNetwork
數種MNIST預測
IMDB與Reuter資料處理
Keras與CNN(ConvolutioalNeuralNetwork)建模
TensorBoard的使用
彈性補充
RNN
深度學習與NVidia的Cuda的組態與設定
學會技能
建立Python與Anaconda下的機器學習環境,建立符合tensorflow的機器學習、深度學習環境並且管理套件相依與版本
使用Sklearn作機器學習,結合python語言作機器學習如迴歸、分類、分群、維度下降與資料前處理
使用tensorflow作深度學習,了解tensor的原理與tensorflow主要構成元件與簡單上手的觀念
使用Keras建模並且作圖形和資料分類,由上而下的方式建模型,使用較容易理解、維護的方式進行深度學習的操作
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