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🔥 udemy 課程最低價 NT370 元起
這門課程介紹利用Jupyter Notebook/Google Colab、Spyder來學習與實作簡單的Python程式，讓學生可以利用Python核心語法來實作，包括Python撰寫習慣、基本語法、控制流程、函數呼叫、字串處理、檔案輸出入。
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課程介紹
你是否想了解最新的深度學習演算法以及如何將其應用於 IOS / Android 應用程式？
那麼，本課程正是為你準備的！你將學習如何應用各種最新的深度學習演算法，例如 GAN、CNN 和自然語言處理。
在本課程中，我們將建構 6 個深度學習應用程式，這些應用程式將展示用於開發可擴充的先進深度學習 Flutter 應用程式的工具和技能！
完成本課程後，你將能夠：
✅學習工具和技能，以開發你的人工智慧想法，應用到行動裝置
✅對不同型別的神經網路有一個清晰的理解，並且知道如何利用它們。
✅用 Python 建構任何神經網路，然後將它們匯出到你的 Flutter 應用程式中。
✅使用不同的策略得到 90% 以上正確率的神經網路。
你為什麼要選擇這門課？
本課程涵蓋要開發用最先進的深度學習方法的 Flutter 應用程式應該採取的所有步驟。
很難找到好的課程教你如何實現這些演算法，而講師 Samuel Boylan-Sajous 已經從事程式設計工作多年，並在 University of Guelph 獲得了電腦科學學位，他決定將他對深度學習的熱情和建構實用的人工智慧應用程式的知識分享給更多想學習的人。
以下是本課程的內容:
✅在 Teachable Machine 上建構神經網路並將其輸出到 Flutter 專案中
✅在 Google Collab/Jupyter Notebook 上用 Keras/Python 建構一個神經網路，並將其匯出到 Flutter 專案中
✅使用 API 來執行一些自然語言處理，並在我們的應用程式中實施這些演算法。
✅用 python 建構一個 GAN 並將其實施到你的 flutter 應用程式中。
還有更多！
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在本課程中，你將發現一種利用無伺服器運算原理，將各種機器學習模型部署到營運環境中的可擴充、成本效益高且快速的方法。
一旦你將訓練有素的機器學習模型部署到雲端，服務供應商(本課程中的 AWS)將負責管理伺服器基礎設施、做自動化擴充、監視、安全更新和日誌記錄。
你將使用免費的 AWS 資源，這些資源足夠你完成整個課程。
通過接下來的課程講座，你將瞭解亞馬遜網路服務，特別是 Lambda、API Gateway、S3、CloudWatch 和其他。
課程將介紹各種現實生活中的用例，這些用例部署了不同種類的機器學習模型，如 NLP、深度學習電腦視覺或迴歸模型。將使用不同的 ML 框架 – scikit-learn、 spaCy、 Keras/Tensorflow – 並展示如何為 AWS Lambda 準備這些框架。你還將學習易於使用和有效的無伺服器框架，這使得 Lambda 的建立和部署非常容易。
雖然這個課程並沒有太多關於訓練和微調機器學習模型的技術，但是在 Jupyter Notebook 中會有一些訓練模型和使用預先訓練過的模型的例子。
https://softnshare.com/deploy-serverless-machine-learning-models-to-aws-lambda/
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