🌟 課程資訊

課程名稱：PyTorch深度學習與影像辨識實作

上課時間：6/29(一) 13:30-17:30、7/1(三)10:00-12:00 13:00~17:00

上課地點：E-308.1

講師：王思婷老師

💡 課程介紹

想知道人工智慧（AI）是如何辨識手寫數字、圖片或人臉嗎？本課程將帶領同學從零開始學習深度學習（Deep Learning）與人工智慧影像辨識技術，透過 Python 與 PyTorch 開發框架，親手建立自己的 AI 模型。

課程以實作為主，從資料集載入、神經網路模型建構、模型訓練與測試，到模型效能分析與成果展示，逐步完成一套完整的人工智慧影像分類系統。課程最後將介紹目前廣泛應用於影像辨識領域的 ResNet（Residual Network）架構，了解深度神經網路的設計原理與實際應用。

1. Python 與 PyTorch 深度學習開發環境建置
2. 人工智慧與深度學習基本概念介紹
3. MNIST 手寫數字資料集載入與資料前處理
4. 全連接神經網路（Dense Neural Network）模型建構
5. 神經網路訓練流程與參數設定
6. Epoch、Learning Rate、Batch Size 等超參數調整
7. Loss 與 Accuracy 模型效能分析
8. 訓練結果匯出 CSV 與學習曲線紀錄
9. ResNet 殘差網路（Residual Network）與 Skip Connection 概念
10. 簡化版 ResNet 模型實作與模型比較
11. AI 模型成果展示與討論

🌈 適合對象

對人工智慧、機器學習、影像辨識或程式設計有興趣之學生，具備 Python 基礎者尤佳，無深度學習經驗亦可參加。

📌 注意事項

🔍請同學加賴群 https://line.me/ti/g/Ldw4bhC86U

📅 課程時間： 即日起開放報名，至115/6/26(五) 08:00截止

🔗 報名連結：點擊這裡 (課號：1142257)