神經網絡 (Neural Networks) AI課程

實體AI教學課程內容

神經網絡（Neural Networks）AI課程：3小時速成班

AI課程簡介

神經網絡（Neural Networks）是現代人工智慧的核心技術之一，模仿人類大腦神經連結的思考方式，能夠透過資料學習、模式識別與智能推理來進行決策。它是機器學習與深度學習的基礎，廣泛應用於圖像辨識、自然語言處理、金融分析與推薦系統。本課程聚焦於理論與實作整合，3小時內帶領學員了解模型架構、訓練流程與實際應用技巧，即可建立屬於自己的AI神經網絡模型。

AI課程目標

• 理解神經網絡的核心概念與運作原理

• 掌握人工神經元、層結構與權重更新機制

• 學會使用常見的AI框架（TensorFlow或PyTorch）建模

• 能進行模型訓練、測試與結果分析

• 完成一個可運作的AI分類與預測專案

AI課程時長

共3小時，分為三部分：

1. 第一部分：神經網絡入門與理論架構（60分鐘）

   • 認識人工神經元（Perceptron）與基本運算

   • 層次結構與激活函數（ReLU、Sigmoid）應用

   • 反向傳播（Backpropagation）與梯度下降法說明

   • 案例示範：從輸入資料到模型預測的運作過程

2. 第二部分：模型實作與訓練過程（60分鐘）

   • 使用Python與TensorFlow建立簡易神經網絡

   • 訓練集與測試集資料分割技巧

   • 模型訓練、損失函數與學習率調整方法

   • 實作練習：建立一個圖像或文字分類模型

3. 第三部分：應用實戰與模型優化（60分鐘）

   • 模型效能評估：準確率、召回率與混淆矩陣

   • 避免過度擬合與提升模型泛化能力的策略

   • 使用預訓練模型進行遷移學習（Transfer Learning）

   • 專案實戰：設計一個具實際應用價值的AI預測系統

AI課程特色

• 三小時快速入門，理論與實作同步進行

• 提供即時操作代碼與實驗範例

• 適合跨領域學員，無需具備程式基礎

• 小班互動教學，講師提供即時調校與指導

適合對象

• 想了解AI核心運作的初學者與技術人員

• 資料分析師、程式設計師與AI應用開發者

• 教育、商業與創作領域希望導入AI模型者

• 想建立個人專案或準備進階深度學習學習的學員

完成AI課程後，你將能：

• 理解神經網絡如何學習並進行資料預測

• 實際建立AI模型並完成簡易訓練與測試

• 掌握模型優化與誤差調整的核心技巧

• 將神經網絡應用於影像、文字與數據分析領域