台灣現場TensorFlow培訓

此由講師主導的即時培訓 台灣（線上或線下），旨在協助高階專業人士深入理解電腦視覺，並探索使用 Google Colab 開發複雜視覺模型的 TensorFlow 能力。

在課程結束後，參與者將能夠：

• 使用 TensorFlow 建構和訓練卷積神經網路（CNN）。
• 利用 Google Colab 進行可擴展且高效的雲端模型開發。
• 實施用於電腦視覺任務的影像預處理技術。
• 將電腦視覺模型部署至實際應用場景。
• 使用遷移學習提升 CNN 模型的效能。
• 視覺化並解釋影像分類模型的結果。

這門在 台灣（線上或線下）舉辦的由講師主導的實時培訓，旨在幫助中級數據科学家和開發人員理解並應用在 Google Colab 環境中的深度學習技術。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 為深度學習項目設置和導航 Google Colab。
• 理解神經網絡的基本原理。
• 使用 TensorFlow 實現深度學習模型。
• 訓練和評估深度學習模型。
• 利用 TensorFlow 的高級功能進行深度學習。

本課程由講師親自指導，提供線上或線下培訓模式（台灣），專為希望利用 TensorFlow 分析潛在詐欺資料的資料科學家而設計。

完成本課程後，參與者將具備以下能力：

• 使用 Python 和 TensorFlow 建立詐欺偵測模型。
• 建構線性迴歸及線性迴歸模型以預測詐欺。
• 開發端到端的人工智慧應用系統，用於分析詐欺資料。

本課程提供由講師帶領的現場或遠程實戰培訓（在線或離線），旨在協助開發人員和數據科學家使用 TensorFlow 2.x 建構預測模型、分類器、生成模型、神經網絡等。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 安裝並配置 TensorFlow 2.x。
• 了解 TensorFlow 2.x 相較於早期版本的優勢。
• 建構深度學習模型。
• 實現高級圖像分類器。
• 將深度學習模型部署至雲端、移動設備和 IoT 設備。

本課程首先提供有關神經網路的一般概念知識，涵蓋機器學習演算法、深度學習（包括演算法和應用）。

第一部分佔總課程的40%，重點在於基礎概念，但將幫助您選擇適當的技術：TensorFlow、Caffe、Theano、DeepDrive、Keras等。

第二部分佔總課程的20%，將介紹Theano。這是一套Python函式庫，可讓建立深度學習模型變得輕鬆簡便。

第三部分佔總課程的40%，內容主要基於Tensorflow。它是Google為深度學習提供的開源軟體程式庫API。所有範例和實作練習均使用TensorFlow完成。

適用對象

本課程旨在協助希望將其深度學習專案中使用TensorFlow的工程師。

完成此課程後，受訓學員將能夠：

• 對深度神經網路(DNN)、CNN和RNN有良好的理解
• 了解TensorFlow的結構和部署機制
• 能夠執行安裝、生產環境設定和架構配置任務
• 能夠評估程式碼品質，進行除錯和監控
• 能夠實現高階的模型訓練、圖表建立和日誌記錄等生產級應用