Deep Learning with TensorFlow in Google Colab

• 機器學習基礎知識
• 具備Python程式設計經驗

受眾

• 數據科學家
• 軟體開發人員

Google Colab 是一个基于云的 Jupyter notebook 环境，允许您免费运行 Python 代码，特别适合使用 TensorFlow 等库进行机器学习和深度学习任务。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向中级数据科学家和开发者，旨在帮助他们理解并应用 Google Colab 环境中的深度学习技术。

通过本培训，参与者将能够：

• 为深度学习项目设置并导航 Google Colab。
• 理解神经网络的基础知识。
• 使用 TensorFlow 实现深度学习模型。
• 训练并评估深度学习模型。
• 利用 TensorFlow 的高级功能进行深度学习。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验环境中动手实践。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

Google Colab 簡介 Deep Learning

• Google Colab 概述
• Google Colab 設置
• Google Colab 介面導覽

Deep Learning 簡介

• 深度學習概述
• 深度學習的重要性
• 深度學習的應用

理解 Neural Networks

• 神經網絡簡介
• 神經網絡的架構
• 激活函數與層

開始使用 TensorFlow

• TensorFlow 概述
• 在 Google Colab 中設置 TensorFlow
• TensorFlow 基本操作

使用 TensorFlow 構建 Deep Learning 模型

• 創建神經網絡模型
• 訓練神經網絡
• 評估模型性能

TensorFlow 高級技巧

• 實現卷積神經網絡 (CNNs)
• 實現循環神經網絡 (RNNs)
• 使用 TensorFlow 進行遷移學習

Deep Learning 數據預處理

• 準備訓練數據集
• 數據增強技巧
• 在 Google Colab 中處理大型數據集

Deep Learning 模型優化

• 超參數調校
• 正則化技巧
• 模型優化策略

Deep Learning 協作項目

• 筆記本的共享與協作
• 即時協作功能
• 協作項目最佳實踐

技巧與最佳實踐

• 有效的深度學習技巧
• 避免常見陷阱
• 提升模型性能

總結與下一步