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課程說明

人工智慧(AI)革命已經到來，TensorFlow 2.0終於到來，讓人工智慧革命發生得更快！ Tensorflow 2.0是 Google 最強大的，最近釋出的開源平台，用於建立和部署人工智慧模型。

人工智慧技術正在經歷指數型成長，在醫療、國防、銀行、遊戲、交通和機器人等行業得到廣泛應用。 本課程的目的是為學生提供使用 TensorFlow 2.0和 Google Colab 建立、訓練、測試和部署人工神經網路和深度學習模型的實用知識。

本課程為學生提供了使用 TensorFlow 2.0和 Google Colab 使用真實世界資料集訓練人工神經網路和卷積神經網路的實踐經驗。 本課程以實用的方式介紹幾種技術，專案包括:

(1)訓練前饋人工神經網路執行迴歸任務，如銷售 / 收入預測和房價預測

(2)在醫學領域開發人工神經網路，以執行糖尿病檢測等分類任務。

(3)訓練深度學習模型完成人臉檢測、服裝分類、交通標誌分類等影像分類任務。

(4)開發人工智慧模型，進行情緒分析和客戶評論分析。

(5)使用人工智慧模型視覺化，並使用 Tensorboard 評估其效能

(6)使用 Tensorflow 2.0 服務在實務中部署人工智慧模型

本課程針對希望從根本上理解如何在 Tensorflow 2.0 中構建和部署模型的學生。 介紹程式設計的基本知識。 然而，這些主題將在早期課程講座中被廣泛地討論; 因此，這門課程沒有先決條件，對任何具有基本程式設計知識的學生開放。 參加本課程的學生將掌握人工智慧和深度學習技術，並可以直接應用這些技能，使用Google 的新 TensorFlow 2.0 解決真實世界中具有挑戰性的問題。

https://softnshare.com/tensorflow-2-practical/

使用 JavaScript 和 TensorFlowJS 掌握機器學習。向網站、Node.js 和 Web 應用程式添加人工智慧功能！

本課程由一個專業的軟體開發團隊設計，他們熱衷於將 JavaScript 應用到機器學習中。 課程將以實用的方式引導你走過複雜的主題，並經由深入的實驗和測驗來加強學習。

在整個課程中將使用房價資料來提出更加複雜的問題:

“你能預測這棟房子的價值嗎? ”

”你能告訴我這房子有沒有濱水區? ”

”你有辦法將分類出是有1間、2間、3間以上臥室的房子嗎?

” 每一個例子都建立在前一個例子的基礎上，以簡單而穩定的步驟強化你的學習。

TensorFlow.js 的機器學習提供了 TensorFlow 的所有好處，但不需要 Python。 這是通過基於網路的範例、驚人的視覺化和自訂的網站元件來展示的。

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