深度學習 (Deep Learning) AI課程

實體AI教學課程內容

深度學習（Deep Learning）AI課程：3小時速成班

AI課程簡介

深度學習（Deep Learning）是機器學習發展的核心技術之一，透過多層神經網路模擬人類大腦運作，使電腦能自動學習、辨識與生成各類資料。從語音辨識、圖像分類到文字生成與自動駕駛，深度學習已成為人工智慧應用的基石。本課程以實作為導向，在3小時內帶領學員掌握深度學習的運作原理、模型訓練與應用技巧，適合初階入門與進階強化者。

AI課程目標

• 理解深度學習的理論基礎與模型架構

• 了解神經網路（Neural Network）與反向傳播原理

• 掌握卷積神經網路（CNN）與循環神經網路（RNN）的應用場景

• 學習模型訓練、測試與優化流程

• 建立可實際運作的AI影像與文字識別範例

AI課程時長

共3小時，分為三部分：

1. 第一部分：深度學習概念與網路基礎（60分鐘）

   • 深度學習與機器學習的差異

   • 神經網路結構與激活函數（ReLU、Sigmoid）講解

   • 反向傳播與梯度下降法運作原理

   • 案例說明：影像與語音的AI辨識基礎

2. 第二部分：模型架構與實作應用（60分鐘）

   • 卷積神經網路（CNN）與圖像處理應用

   • 循環神經網路（RNN）與文本序列分析

   • 使用TensorFlow或PyTorch建立簡易模型實作

   • 實作練習：訓練AI辨識手寫數字或文字樣本

3. 第三部分：優化技巧與進階延伸（60分鐘）

   • 避免過擬合的模型正規化技巧

   • 使用預訓練模型（Transfer Learning）提升效率

   • 深度生成網路（GAN）與創作類AI入門

   • 專案實戰：構建可運作的深度學習小型專案

AI課程特色

• 理論與實務並重，三小時快速理解核心技術

• 提供範例模型與程式模板，可即時操作

• 不需高深數學背景即可入門

• 小班制教學，講師即時指導實作流程

適合對象

• 想深入了解AI架構與應用的初學者與技術人員

• 資訊工程師、數據分析師及AI開發者

• 教育、設計與研究相關領域工作者

• 希望快速掌握神經網路實務應用的創作者

完成AI課程後，你將能：

• 理解深度學習的核心概念與運作邏輯

• 建立並訓練簡易神經網路模型

• 應用CNN與RNN處理影像與文字資料

• 發展個人AI專案並為進階模型開發打好基礎