建資社課_機器學習Machine Learning(2022)

 

學習資源:

• 3B1D
• 台大電機系-李弘毅教授
• AI數位學習平台
• 李弘毅教授課程網
• 機器學習技術-林軒田教授

---------------------------------下方為正文------------------------------------

一、什麼是AI?

二、先備知識

三、神經元(Neurons)

四、激勵函數(Activation Function)

五、類神經網路的結構 The Structure of Neural Network

六、損失函數(Loss Function)

七、梯度下降(Gradient Descent)

八、反向傳播(Backpropagation)

九、過適(Overfit)

十、Keras實作 Implementation

十一、卷積神經網路(Convolution Neural Network)

十二、卷積(Convolution)

十三、池化(Pooling)