# 課程摘要(12小時)

課程標題：Python：從Machine Learning到Deep Learning

目標聽眾：此一系列課程希望學員具有程式設計基礎，但對Python尚未接觸或不太熟悉，未來希望以機器學習/深度學習的方式做數據分析者。

課程目的：讓學員藉由各種程式範例
1. 熟悉Python語法
2. 了解如何運用Python實作資料清理，分析和視覺化
3. 知道如何運用CPU/GPU實作資料分析

課程內容：
1. Python程式設計概要 (資料型態，迴圈，If，物件導向等)
2. 以Python做資料擷取，清理和視覺化 (Pandas, Matplotlib, Seaborn)
3. 機器學習基礎，以及使用Python實做機器學習 (linear regression, logistic/softmax regression, decision/gradient boosted trees)
4. 深度學習導論
5. 以Keras(TensorFlow high level API)+Python實做機器/深度學習(softmax regression, Multi-Layer NN, Convolutional NN)

講師背景：

德國弗來堡大學理論物理碩士
台北資策會Python講師

# 課程摘要(6小時)

課程標題：以 NVIDIA DIGITS 玩深度學習

目標聽眾：對深度學習/人工智慧有興趣者。

課程目的：NVIDIA DIGITS提供了友善的Web界面，方便初學或開發者簡易的訓練各種類神經網路。本課程除了讓學員了解現今深度學習有哪些方面的應用，也會帶領學員使用NVIDIA DIGITS實做圖像分類和物件辨識。

課程內容：

1. 深度學習導論
2. 使用NVIDIA DIGITS實做圖像分類和物件辨識

講師背景：

德國弗來堡大學理論物理碩士
台北資策會Python講師