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PyTorch 深度學習範例

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目錄摘要:

1. 第一章介紹AI 的發展趨勢,鑑古知今,瞭解前兩波AI 失敗的原因,比較第三波發展的差異性。
2. 第二章介紹深度學習必備的統計/ 數學基礎,徹底理解神經網路求解的方法(梯度下降法) 與原理。
3. 第三章介紹PyTorch 基礎功能,包括張量(Tensor) 運算、自動微分、神經層及神經網路模型。
4. 第四章開始實作,依照機器學習10 項流程,以PyTorch 撰寫完整的範例,包括各式的損失函數、優化器、效能衡量指標。
5. 第五章介紹PyTorch 進階功能,包括各種工具,如資料集(Dataset) 及資料載入器(DataLoader)、前置處理、TensorBoard 以及TorchServe 佈署工具,包括Web、桌面程式。
6. 第六~ 十章介紹圖像/ 視訊的演算法及各式應用。
7. 第十一~ 十四章介紹自然語言處理、語音及各式應用。
8. 第十五章介紹AlphaGo 的基礎 -- 『強化學習』演算法。
9. 第十六章介紹圖神經網路(Graph Neural Network, GNN)。

各章參考資料:參考資料.pdf

範例資料集:

https://drive.google.com/file/d/1czKLx3iOUx1KUPO8juPZeaV2-t2CPvh5/view?usp=sharing

如有疏漏或錯誤,請不吝指正。

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