【目錄】
▌第一篇／深度學習導論

第 1 章深度學習 (Deep Learning) 導論

1-1人工智慧的三波浪潮

1-2 AI的學習地圖

1-3 TensorFlow vs. PyTorch

1-4機器學習開發流程

1-5開發環境安裝

1-6 免費雲端環境開通



第 2 章神經網路 (Neural Network) 原理

2-1必備的數學與統計知識

2-2萬般皆自『迴歸』起

2-3神經網路



▌第二篇／PyTorch 基礎篇

第 3 章 PyTorch 學習路徑與主要功能

3-1 PyTorch學習路徑

3-2張量運算

3-3自動微分(Automatic Differentiation)

3-4 神經層(Neural Network Layer)

3-5 總結



第 4 章神經網路實作

4-1撰寫第一支神經網路程式

4-2 模型種類

4-3 神經層(Layer)

4-4 激勵函數(Activation Functions)

4-5 損失函數(Loss Functions)

4-6 優化器(Optimizer)

4-7 效能衡量指標(Performance Metrics)

4-8 超參數調校(Hyperparameter Tuning)



第 5 章 PyTorch 進階功能

5-1 資料集(Dataset)及資料載入器(DataLoader)

5-2 TensorBoard

5-3 模型佈署(Deploy)與TorchServe



第 6 章卷積神經網路 (Convolutional Neural Network)

6-1卷積神經網路簡介

6-2卷積(Convolution)

6-3各式卷積

6-4池化層(Pooling Layer)

6-5 CNN模型實作

6-6 影像資料增補(Data Augmentation)

6-7 可解釋的AI(eXplainable AI, XAI)



第 7 章預先訓練的模型 (Pre-trained Model)

7-1 預先訓練模型的簡介

7-2 採用完整的模型

7-3 採用部分模型

7-4 轉移學習(Transfer Learning)

7-5 Batch Normalization說明



▌第三篇／進階的影像應用

第 8 章物件偵測 (Object Detection)

8-1 圖像辨識模型的發展

8-2 滑動視窗(Sliding Window)

8-3 方向梯度直方圖(HOG）

8-4 R-CNN物件偵測

8-5 R-CNN改良

8-6 YOLO演算法簡介

8-7 YOLO測試

8-8 YOLO環境建置

8-9 YOLO模型訓練

8-10 YOLOv5模型訓練

8-11 SSD演算法

8-12 物件偵測的效能衡量指標

8-13 總結



第 9 章進階的影像應用

9-1 語義分割(Semantic Segmentation)介紹

9-2 自動編碼器(AutoEncoder)

9-3 語義分割(Semantic segmentation)實作

9-4 實例分割(Instance Segmentation)

9-5 風格轉換(Style Transfer) --人人都可以是畢卡索

9-6 臉部辨識(Facial Recognition)

9-7 光學文字辨識(OCR)

9-8 車牌辨識(ANPR)

9-9 卷積神經網路的缺點



第 10 章生成對抗網路 (GAN)

10-1 生成對抗網路介紹

10-2 生成對抗網路種類

10-3 DCGAN

10-4 Progressive GAN

10-5 Conditional GAN

10-6 Pix2Pix

10-7 CycleGAN

10-8 GAN挑戰

10-9 深度偽造(Deepfake)



▌第四篇／自然語言處理

第 11 章自然語言處理的介紹

11-1 詞袋(BOW)與TF-IDF

11-2 詞彙前置處理

11-3 詞向量(Word2Vec)

11-4 GloVe模型

11-5 中文處理

11-6 spaCy套件



第 12 章自然語言處理的演算法

第 13 章聊天機器人 (ChatBot)

第 14 章語音辨識


▌第五篇／強化學習 (Reinforcement Learning)

第 15 章強化學習

▌第六篇／圖神經網路 (GNN)

第 16 章圖神經網路 (GNN)

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