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商品編號:
DMC2214
商品名稱:
edu磨課師+ 量子機器學習 講師:蔡政宇 國立中正大學資工系兼任助理教授 影音教學 中文發音 繁體中文版(DVD版)
語系版本:
中文發音繁體中文版
運行平台:
官方原版畫質MP4檔,沒有任何平台限制,終身使用
官方網站:
https://xyz88.app
更新日期:
2025-05-01
碟片數量:
1片
銷售價格:
100
瀏覽次數:
13
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edu磨課師+ 量子機器學習 講師:蔡政宇 國立中正大學資工系兼任助理教授 影音教學 中文發音 繁體中文版(DVD版)

edu磨課師+ 量子機器學習 講師:蔡政宇 國立中正大學資工系兼任助理教授 影音教學 中文發音 繁體中文版(DVD版)

內容說明:
【課程簡介】
開課學校/機構:國立中正大學
課程發展年度:2023
課程類別:資訊工程_電腦

本課程旨在搭建一個從基礎到進階的學習平台,引領學生探索深度學習與量子計算的交叉領域。
透過實際案例,學生將學會如何使用Python、TensorFlow、和Cirq等工具和框架,從而實現傳統的卷積神經網路(CNN)到量子卷積神經網路(QCNN)的轉變。

課程特色:
1.理論與實踐並重,從基本的神經網路架構到先進的量子神經網路演進。

2.結合最新的量子計算技術,探索未來機器學習的新方向。

3.以實際演練為主,通過案例的演練,幫助學生鞏固理論知識並提升實際操作能力。

【先備能力】
具有AI基本知識
【學習目標】
1.掌握Python程式設計與Google Colab開發環境的操作。
2.瞭解並應用TensorFlow框架來構建、訓練和評估神經網路。
3.探索卷積神經網路(CNN)的基本原理。
4.學習量子計算基礎並進行Cirq框架的應用。
【授課教師】
蔡政宇

任職單位
國立中正大學資工系兼任助理教授

簡述
中正大學 資訊工程學系 兼任助理教授。
研究專長:數位學習(eLearning)、深度學習(Deep Learning)、巨量資料(Big Data)、邊緣運算(Edge Computing)、物聯網(IoTs)、區塊鏈(Blockchain)。
專業技術:資訊系統整合、網路應用開發。 課程內容:
001_1.1.1-Python程式語言基礎與流程控制(Ⅰ)-.mp4
002_1.1.2-Python程式語言基礎與流程控制(Ⅱ)-.mp4
003_1.2.1-Google-Colab使用者介面與基本操作(Ⅰ)-.mp4
004_1.2.2-Google-Colab使用者介面與基本操作(Ⅱ)-.mp4
005_1.3.1-使用Google-Colab進行Python程式撰寫(Ⅰ)-.mp4
006_1.3.2-使用Google-Colab進行Python程式撰寫(Ⅱ)-.mp4
007_單元1教材.pdf
008_2.1.1-MNIST資料集探索與資料預處理(Ⅰ)-.mp4
009_2.1.2-MNIST資料集探索與資料預處理(Ⅱ)-.mp4
010_2.2.1-使用Python實現基本的類神經網路構建(Ⅰ)-.mp4
011_2.2.2-使用Python實現基本的類神經網路構建(Ⅱ)-.mp4
012_2.3.1-神經網路訓練策略與效能評估方法(Ⅰ)-.mp4
013_2.3.2-神經網路訓練策略與效能評估方法(Ⅱ)-.mp4
014_單元2教材.pdf
015_3.1.1-TensorFlow框架核心與功能介紹(Ⅰ)-.mp4
016_3.1.2-TensorFlow框架核心與功能介紹(Ⅱ)-.mp4
017_3.2.1-使用TensorFlow建構與訓練類神經網路(Ⅰ)-.mp4
018_3.2.2-使用TensorFlow建構與訓練類神經網路(Ⅱ)-.mp4
019_3.3.1-MNIST資料集上的神經網路實戰應用(Ⅰ)-.mp4
020_3.3.2-MNIST資料集上的神經網路實戰應用(Ⅱ)-.mp4
021_單元3教材.pdf
022_4.1.1-CIFAR-10資料集探索與資料預處理(Ⅰ)-.mp4
023_4.1.2-CIFAR-10資料集探索與資料預處理(Ⅱ).mp4
024_4.2.1-卷積神經網路結構與原理解析(Ⅰ)-.mp4
025_4.2.2-卷積神經網路結構與原理解析(Ⅱ)-.mp4
026_4.3.1-使用Tensorflow實現CNN模型訓練與最佳化(Ⅰ)-.mp4
027_4.3.2-使用Tensorflow實現CNN模型訓練與最佳化(Ⅱ)-.mp4
028_單元4教材.pdf
029_5.1.1-量子位元和量子電路(Ⅰ)-.mp4
030_5.1.2-量子位元和量子電路(Ⅱ)-.mp4
031_5.2.1-Cirq框架安裝與基本操作(Ⅰ)-.mp4
032_5.2.2-Cirq框架安裝與基本操作(Ⅱ)-.mp4
033_5.3.1-量子電路視覺化繪製與分析(Ⅰ)-.mp4
034_5.3.2-量子電路視覺化繪製與分析(Ⅱ)-.mp4
035_單元5教材.pdf
036_6.1.1-量子卷積神經網路(QCNN)基本概念(Ⅰ)-.mp4
037_6.1.2-量子卷積神經網路(QCNN)基本概念(/)-.mp4
038_6.2.1-使用Cirq框架實現QCNN的建構與訓練(Ⅰ)-.mp4
039_6.2.2-使用Cirq框架實現QCNN的建構與訓練(Ⅱ)-.mp4
040_6.3.1-量子類神經網路模型演練-(Ⅰ)-.mp4
041_6.3.2-量子類神經網路模型演練-(Ⅱ)-.mp4
042_單元6教材.pdf
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