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不懂程式原理，學習完只會照抄程式碼❓
學了一堆的功能模組，卻不能實際使用❓

⚠還是，在以下關卡你有任何不會或卡關嗎？

🎯關卡一：使用不同環境來實作 Python
🎯關卡二：認識基本型別特性差異與用途
🎯關卡三：理解 Python 程式語言基礎語法並能修改程式碼
🎯關卡四：流程控制並能實作出條件式判斷
🎯關卡五：Python 內建函數並能自定義函數
🎯關卡六：物件導向概念並能定義與創建類別
🎯關卡七：使用第三方套件並能實際運用
🎯關卡八：熟練 GUI 程式並與使用者建立互動
🎯關卡九：學會常見的 Python 程式語言實作技巧
🎯關卡十：實際使用 Python 進行基礎統計分析

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#課程使用的連結與程式碼完整提供
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這門課將從學習深度學習的基礎知識開始，用實用的程式碼展示每一個基本構件，最終形成一個巨大的深度神經網路。 所有這一切都在 Raspberry Pi ，訓練和推理。

當我們開始處理大型資料集時，我們將開始在電腦上訓練我們的神經網路，然後在 Raspberry Pi 上部署訓練好的模型。 由於 Raspberry Pi 有限的記憶體和處理能力，我們將學習量化我們的模型的方法，然後在不損害我們模型的準確性下部署到我們受資源約束的 Raspberry Pi 。

我們還將學習如何充分利用深度學習程式庫，如 Keras 和 Tensorflow。

到本課程結束時，你將能夠從零開始建構不需要程式庫的神經網路，能夠掌握在 Raspberry Pi 上部署神經網路的量化方法，能夠建構影像分類的深度學習應用程式，能夠建構物體辨識的深度學習應用程式，能夠使用 Keras 和 Tensorflow 等等。

如果你是機器學習和深度學習的新手，這門課程適合你。 本課程從最基本的神經網路建構模組開始，教你如何使用純 python 程式碼建構自己的神經網路，然後我們再繼續學習如何使用現成的程式庫。

如果你已經有一些深度學習的經驗，並且想知道如何在 Raspberry Pi 上部署模型，你也可以參加這個課程。 本課程提供關於設計方法的深入訓練，為了在資源有限的 Raspberry Pi 上部署模型，需要採用這種方法。

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