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電腦視覺 (Computer Vision)為深度學習領域中相當重要的研究領域,在產業界也有非常多的應用場景。本課程聚焦於電腦視覺技術與深度學習領域,從基礎的影像處理(OpenCV)切入,逐步帶領學員學習電腦視覺深度學習技術,包含卷積神經網路 (CNN) 基礎、經典 CNN 模型、物件偵測實作 (Object Detection) 與人臉辨識 (Face Recognition)、MobileNet 等。
在AI應用領域中,音訊AI(Voice AI)一直是極具發展潛力與商業價值研究的領域,應用場景幫助人們解決實際問題。而這些技術已成熟到足以應用於不同的行業和領域,也是開發者與創業者們關注的重要領域。
計算效能對於一個機器學習模型或系統而言是至關重要的,效能不佳的系統或框架往往令人沮喪。本次工作坊會以機器學習模型及科學計算角度切入計算效能的議題,並且針對Python, Numpy/scipy/sci
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自然語言是人類為了溝通而創造出來的工具,隨著時間演化而成的結晶 像是:文字、語言、音樂等等都是自然語言。 自然語言處理 Natural Language Process,簡單來說就是透過電腦、機器
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對初學者來說,要進入 AI 與資料科學的領域並不容易,除了程式基礎,還需要有數學與統計的相關知識,一般人往往在這兩個關卡中敗下陣來,透過親身實作,自主學習才能真正掌握 AI 與資料科學的學習精髓。
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NLP 深度學習馬拉松是一個結合自學、專家協助及社群討論的AI自學挑戰活動,目標是利用 100 天的時間讓學員掌握自然語言與機器學習/深度學習的關鍵知識點和實務技術應用。(本活動機器學習與深度學習分開