# 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