第十一次-資訊應用專題1-從Scratch邁向Python

人工智慧概念

機器學習(深度學習 )

簡中文解說

1.(標準)深度神經網路DNN(Deep Neural Network)原理

非線性轉換

實務上，我們可以把任何數學函數視為activation function(激發函數)，會用一個σ去代表我們的activation function

常見的Activation Function

sigmoid function

rectified linear unit(ReLU)

正向傳播( forward-propagating)：藉由『張量』(Tensor)計算誤差及損失函數。

反向傳播(Backpropagation)：透過『偏微分』計算梯度，同時，利用『梯度下降法』尋找最佳解。

2.卷積神經網路CNN(Convolutional Neural Network)

實作1-人工智慧深度學習

範例:深度學習(神經網路)的"Hello World"

A.政大中學資訊教師增能學分班課程-2021.08.02-03人工智慧深度學習

說明:

TensorFlow 是一個由 Google 開發的機器學習開源函式庫

Keras 是一個用 Python 編寫給神經網路用的高階 API，基本上它也是建構在 TensorFlow 之上

辨識馬爾濟斯狗

遷移示學習辨識八哥鳥類

使用紅樓夢生成器

打造自己的 tokenizer

Gradio2 快速 NLP

用transformer快速打造文字生成器

資料引用:

B.中學教師人工智慧教學推廣計畫-桃園建國國中詹智傑老師2020.08

辨識手寫數字

辨識服飾圖片