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第四階段：深度學習與神經網路

由 Hvass Laboratories 製作的完整 TensorFlow 教學系列，包含 30 個教學，涵蓋從基礎線性模型到高級深度學習技術，總觀看量超過 387 萬次

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TensorFlow 教學系列詳細介紹

專案概述

這是一個由 Hvass Laboratories 製作的全面 TensorFlow 教學系列，涵蓋了從基礎概念到進階應用的完整機器學習與深度學習課程。該系列包含 30 個主要教學，總觀看次數超過 387 萬次，是學習 TensorFlow 的優質資源。

教學列表

基礎入門教學

  1. Introduction to TensorFlow Tutorials (7 分鐘)

    • TensorFlow 基礎介紹
    • 環境配置與基本概念

  2. Run TensorFlow Tutorials in the Cloud (7 分鐘)

    • 雲端運行 TensorFlow 教學
    • 線上開發環境配置

核心機器學習概念

  1. TensorFlow Tutorial #01 Simple Linear Model (21 分鐘)

    • 簡單線性模型實作
    • 基礎迴歸演算法

  2. TensorFlow Tutorial #02 Convolutional Neural Network (36 分鐘)

    • 卷積神經網路基礎
    • CNN 架構設計

  3. TensorFlow Tutorial #03-C Keras API (28 分鐘)

    • Keras API 使用指南
    • 進階 API 介面

  4. TensorFlow Tutorial #03 Pretty Tensor (17 分鐘)

    • Pretty Tensor 函式庫使用
    • 程式碼簡化技巧

  5. TensorFlow Tutorial #03-B Layers API (21 分鐘)

    • Layers API 詳解
    • 層級建構方法

模型最佳化與儲存

  1. TensorFlow Tutorial #04 Save & Restore (4 分鐘)

    • 模型儲存與恢復
    • 檢查點管理

  2. TensorFlow Tutorial #05 Ensemble Learning (16 分鐘)

    • 整合學習方法
    • 模型融合技術

電腦視覺應用

  1. TensorFlow Tutorial #06 CIFAR-10 (18 分鐘)

    • CIFAR-10 資料集處理
    • 影像分類實戰

  2. TensorFlow Tutorial #07 Inception Model (22 分鐘)

    • Inception 模型架構
    • 預訓練模型使用

  3. TensorFlow Tutorial #07 Inception Model (Extra) (6 分鐘)

    • Inception 模型擴展內容
    • 進階技巧

進階深度學習技術

  1. TensorFlow Tutorial #08 Transfer Learning (20 分鐘)

    • 遷移學習原理
    • 預訓練模型微調

  2. TensorFlow Tutorial #09 Video Data (15 分鐘)

    • 影片資料處理
    • 時序資料分析

  3. TensorFlow Tutorial #10 Fine-Tuning (27 分鐘)

    • 模型微調技術
    • 參數最佳化策略

對抗學習與生成模型

  1. TensorFlow Tutorial #11 Adversarial Examples (19 分鐘)

    • 對抗樣本生成
    • 模型穩健性測試

  2. TensorFlow Tutorial #12 Adversarial Noise for MNIST (24 分鐘)

    • MNIST 對抗雜訊
    • 防禦機制

  3. TensorFlow Tutorial #13 Visual Analysis (16 分鐘)

    • 可視化分析技術
    • 模型解釋性

  4. TensorFlow Tutorial #13-B Visual Analysis for MNIST (18 分鐘)

    • MNIST 可視化分析
    • 特徵可視化

  5. TensorFlow Tutorial #14 DeepDream (22 分鐘)

    • DeepDream 演算法實作
    • 神經網路可視化

風格轉換與最佳化

  1. TensorFlow Tutorial #15 Style Transfer (25 分鐘)

    • 風格轉換技術
    • 藝術風格遷移

  2. TensorFlow Speed on GPU vs CPU (9 分鐘)

    • GPU vs CPU 效能比較
    • 硬體最佳化建議

  3. TensorFlow Tutorial #16 Reinforcement Learning (1 小時 14 分鐘)

    • 強化學習基礎
    • Q-Learning 實作

API 與資料處理

  1. TensorFlow Tutorial #17 Estimator API (21 分鐘)

    • Estimator API 使用
    • 進階模型建構

  2. TensorFlow Tutorial #18 TFRecords & Dataset API (19 分鐘)

    • TFRecords 資料格式
    • Dataset API 使用

  3. TensorFlow Tutorial #19 Hyper-Parameter Optimization (34 分鐘)

    • 超參數最佳化
    • 自動調參技術

自然語言處理

  1. TensorFlow Tutorial #20 Natural Language Processing (34 分鐘)

    • 自然語言處理基礎
    • 文字資料處理

  2. TensorFlow Tutorial #21 Machine Translation (39 分鐘)

    • 機器翻譯實作
    • 序列到序列模型

  3. TensorFlow Tutorial #22 Image Captioning (29 分鐘)

    • 影像描述生成
    • 多模態學習

  4. TensorFlow Tutorial #23 Time-Series Prediction (26 分鐘)

    • 時間序列預測
    • 循環神經網路

專案特色

  • 全面涵蓋: 從基礎到進階，涵蓋機器學習各個方面
  • 實戰導向: 每個教學都包含完整的程式碼實作
  • 漸進式學習: 教學按難度遞增，適合循序漸進學習
  • 高品質內容: 總觀看次數超過 387 萬次，社群認可度高
  • 程式碼可用: 配套 GitHub 程式碼儲存庫，方便實踐

適合人群

  • 機器學習初學者
  • 深度學習愛好者
  • TensorFlow 開發者
  • 電腦視覺研究者
  • 自然語言處理從業者

學習建議

  1. 按照教學順序學習，建立完整知識體系
  2. 每個教學都要動手實踐程式碼
  3. 結合官方文件深入理解概念
  4. 嘗試修改程式碼參數，觀察效果變化
  5. 在實際專案中應用所學知識