上門AI教學課程內容

PyTorch AI 教學課程大綱與簡介

 

課程簡介

隨著人工智慧與深度學習技術快速發展，PyTorch因其靈活易用、動態計算圖設計，成為全球最受歡迎的深度學習框架之一。本課程將帶領學員從基礎理論到實際程式開發，系統掌握PyTorch框架的核心技術與應用方法。內容涵蓋神經網絡模型構建、訓練、優化，遷移學習及BERT等前沿技術，並結合大量實戰範例和項目部署，適合深度學習初學者與進階開發者，幫助您建立完整的AI研發能力，快速掌握產業級深度學習技術。

 

課程目標

• 理解深度學習核心概念與PyTorch架構

• 掌握神經網絡模型的設計、訓練與調優

• 熟悉卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等經典模型應用

• 掌握遷移學習、BERT模型及自然語言處理（NLP）技術

• 建立從資料預處理、模型訓練到部署完整流程的能力

 

適合對象

• 軟體工程師及AI開發者

• 數據分析師與研究人員

• 初學深度學習的學生與技術愛好者

• 對AI應用開發感興趣的相關從業者

 

課程大綱

1. PyTorch框架基礎與環境配置（約5小時）

• PyTorch簡介與特色

• 開發環境安裝與設定（本地與Google Colab）

• 張量（Tensor）操作及運算基礎

• 自動微分引擎autograd原理與應用

• 範例：線性迴歸模型實作與訓練

2. 神經網絡基礎與模型構建（約4小時）

• 人工神經元與激勵函數介紹

• 簡單多層感知機（MLP）實作

• 損失函數與優化器（損失計算與梯度下降法）

• 模型評估指標與過擬合防範方法

• 範例：手寫數字分類（MNIST）

3. 卷積神經網絡（CNN）與深度學習進階（約5小時）

• CNN基本結構與卷積操作解析

• Pooling層與正則化技術講解

• 預訓練模型與轉移學習實作（ResNet、VGG等）

• 圖像分類實戰與調優策略

• 範例：CIFAR-10影像分類專案

4. 循環神經網絡（RNN）與序列模型（約4小時）

• RNN、LSTM與GRU基本原理

• 序列資料處理應用場景介紹

• 文本分類與語言模型訓練

• 範例：文字情感分析實務

5. BERT模型與自然語言處理（約7小時）

• Transformer架構與BERT原理解析

• 預訓練模型微調與應用

• 命名實體識別與文本生成

• 範例：基於BERT的情感分析與問答系統

6. 模型訓練優化與部署（約3小時）

• 批次大小、學習率與訓練技巧調整

• 模型保存與加載

• 使用PyTorch搭配Flask構建簡易API部署模型

• TensorBoard可視化工具介紹與應用

7. 綜合實戰模板與項目應用（約1小時）

• 項目結構規劃與管理

• 數據預處理與增強技術總結

• 綜合使用PyTorch完成端到端實戰

• 模型性能評估與效果提升方法

 

預期學習成果

通過本課程，學員將能：

• 熟練操作PyTorch框架，進行深度學習模型開發

• 理解並實現多種神經網絡模型及其應用

• 掌握遷移學習與BERT等前沿AI技術

• 獨立完成深度學習專案的開發、訓練與部署

• 具備持續學習和應對深度學習技術變革的能力

本課程注重理論與實踐的緊密結合，結合業界先進技術，適合有志於成為AI工程師或從事深度學習研究的學員，是您邁入AI開發領域的理想起點。