課程介紹
整合了傳統深度學習（CNN/RNN/YOLO）、金融數據分析、以及當前最火紅的 Generative AI（GAN/Stable Diffusion/Agents）
課程活動
-
1.LLM簡介與使用
-
-
需點過 1.2.1 分組
-
-
閱讀 > 8 分鐘 1.4 chatGPT與big data
-
閱讀 > 13 分鐘 1.5 試用xAI Grok與產生短片
-
閱讀 > 1 分鐘 1.6 LLM?
-
閱讀 > 50 分鐘 1.7 imitationGame
1:54:01
-
閱讀 > 21 分鐘 1.8 LLM簡介之一
-
閱讀 > 16 分鐘 1.9 LLM簡介之二
-
2.NLP
-
閱讀 > 15 分鐘 2.1 自然語言處理 Natural language Processing簡介
-
閱讀 > 24 分鐘 2.2 自然語言處理 Natural language Processing 字詞量化
-
閱讀 > 1 分鐘 2.3 NLP pptx
-
閱讀 > 1 分鐘 2.5 恐怖谷,不気味の谷現象,Uncanny Valley00:56
-
閱讀 > 21 分鐘 2.6 Natural language Processing、字詞向量與 TTS之一
-
閱讀 > 19 分鐘 2.7 Natural language Processing、字詞向量與 TTS之二
-
-
3.NLP的應用whisper
-
閱讀 > 24 分鐘 3.1 openai whisper在huggingface的試用與在colab上的使用
-
閱讀 > 17 分鐘 3.2 免費版Openai-whisper超好用---簡介
-
閱讀 > 20 分鐘 3.3 whisper turbo版與large v2版colab GPU語音辨識練習
-
閱讀 > 16 分鐘 3.4 whisper large v3 python轉VTT字幕
-
需繳交, 04-04 00:00 3.6 Ex1
-
-
4.神經網路與mnist, emnist
-
閱讀 > 27 分鐘 4.1 Keras實作神經網路模型之1 mnist手寫數字
-
閱讀 > 26 分鐘 4.2 AI機器學習Keras淺層神經網路辨識mnist手寫數字
-
閱讀 > 1 分鐘 4.3 Keras實作神經網路模型
-
閱讀 > 24 分鐘 4.4 神經網路模型之一 從感知器到神經網路
-
需點過 4.5 神經網路模型.ipynb
-
閱讀 > 18 分鐘 4.7 手寫字母數字emnist之神經網路辨識實作
-
-
5.CNN與手寫數字、字母
-
閱讀 > 25 分鐘 5.1 CNN卷積計算辨識mnist手寫數字
-
閱讀 > 1 分鐘 5.4 CNN卷積神經網路的視覺化解構
-
閱讀 > 45 分鐘 5.5 [用AI學AI]CNN辨識手寫字母EMNIST
-
-
6.生成式AI RAG應用
-
閱讀 > 33 分鐘 6.1 RAG之NotebookLM操作與Keras辨識mnist手寫數字程式
-
-
7.期中報告
-
需繳交, 05-08 17:30 7.1 期中作業
-
閱讀 > 9 分鐘 7.2 第一組 期中影片09:39
-
閱讀 > 16 分鐘 7.4 第三組影片16:30
-
閱讀 > 9 分鐘 7.5 生成式AI研討—M1143301109:40
-
閱讀 > 8 分鐘 7.6 歡迎來到實用_AI：教導機器感知_M11433002_簡日昌08:56
-
-
8.YOLO
-
閱讀 > 1 分鐘 8.1 YOLO26x AI 眼中的牠是貓？黑柴表示：我太難了
-
閱讀 > 8 分鐘 8.2 YOLO26在Colab Python上試做之1
-
閱讀 > 13 分鐘 8.3 YOLO26在Colab Python上試做畫面分割、姿態檢測與隨機狗辨識
-
需點過 8.4 YOLO code
-
-
9.YOLO-world
-
閱讀 > 1 分鐘 9.2 黑柴心很累 擋路的是虎式坦克，AI 竟然不認識？
-
閱讀 > 18 分鐘 9.3 告別誤判為貓？YOLO-World 實測：黑柴成功認出，但戰車卻徹底翻車？
-
閱讀 > 27 分鐘 9.4 AI 影像辨識黑科技：YOLO-World 實測，連黑柴與戰車都能精準偵測？
-
閱讀 > 26 分鐘 9.6 安裝YOLO相關軟體與辨識影片用VideoWriter燒錄
-
10.期末報告
-
需繳交, 05-30 00:00 10.1 期末
-
閱讀 > 16 分鐘 10.2 open claw簡介與AI代理16:29
-
閱讀 > 18 分鐘 10.3 生成式ａｉ的多元應用－第三組18:01
-
