1.1 加入課程請答有

閱讀 > 1 分鐘 1.2 LLM?

閱讀 > 21 分鐘 1.3 LLM簡介之一

閱讀 > 16 分鐘 1.4 LLM簡介之二

閱讀 > 18 分鐘 1.5 Anaconda Py3.13 裝不了 PyTorch CUDA？Ultralytics YOLO 完整避坑與 GPU 加速實測

需點過 1.6 分組

閱讀 > 5 分鐘 2.1 AI人工智慧 課程說明

閱讀 > 11 分鐘 2.2 AI人工智慧 生物視覺 機器視覺1

閱讀 > 19 分鐘 2.3 機器視覺 與haarcascades偵測人臉與眼睛

閱讀 > 7 分鐘 2.4 機器視覺ILSVRC競賽之後(923)

閱讀 > 1 分鐘 2.5 AI人工智慧生物視覺機器視覺

閱讀 > 1 分鐘 2.6 深度學習的史詩

閱讀 > 29 分鐘 2.7 電腦如何學會「看」？從生物神經元到 CNN 的 AI 演進史

閱讀 > 15 分鐘 3.1 自然語言處理 Natural language Processing簡介

閱讀 > 21 分鐘 3.2 Natural language Processing、字詞向量與 TTS之一(930)

閱讀 > 19 分鐘 3.3 Natural language Processing、字詞向量與 TTS之二

需點過 3.4 展示詞嵌入Word Embeddings& TTS.ipynb

閱讀 > 22 分鐘 3.5 自然語言處理NLP之cos相似度實作，貓狗居然87.5分像etc

閱讀 > 1 分鐘 3.6 NLP 經典實作：king-man+woman=?

閱讀 > 1 分鐘 4.1 CLIP與零樣本視覺

需點過 4.2 clip.ipynb

需繳交, 10-22 00:00 4.3 ex1

閱讀 > 22 分鐘 4.4 不用訓練就能辨識狗種？OpenAI CLIP 零樣本學習 Python 實測

閱讀 > 22 分鐘 5.1 藝術生成---對抗式生成網路GAN 與dall-e whichfaceisreal操作

閱讀 > 16 分鐘 5.2 對抗式生成式AI GAN與相關軟體操作(穿插Stable diffusion)

閱讀 > 20 分鐘 5.3 藝術生成 Stable Diffusion與Denoising Diffusion Model

閱讀 > 17 分鐘 5.4 AI機器學習與Stable Diffusion操作

需點過 5.5 stable_diffusion_3.5.ipynb

閱讀 > 1 分鐘 5.6 Colab上使用hugging face上的stable

閱讀 > 9 分鐘 5.7 免費版Colab上使用hugging face上的stable diffusion 3.5

閱讀 > 27 分鐘 6.1 Keras實作神經網路模型之1 mnist手寫數字

閱讀 > 26 分鐘 6.2 AI機器學習Keras淺層神經網路辨識mnist手寫數字

閱讀 > 1 分鐘 6.3 Keras實作神經網路模型

閱讀 > 24 分鐘 6.4 神經網路模型之一 從感知器到神經網路

需點過 6.5 神經網路模型(Keras版).ipynb

需點過 6.6 神經網路模型(Pytorch version).ipynb

閱讀 > 1 分鐘 6.7 PyTorch深度學習解密手寫數字

需繳交, 11-10 00:00 6.8 ex2

閱讀 > 18 分鐘 6.9 Pytorch實作神經網路辨識mnist手寫數字

閱讀 > 23 分鐘 7.1 ML常用的activation函數初探與pyplot繪圖

閱讀 > 25 分鐘 7.2 多神經網路模型之二與numpy計算softmax

閱讀 > 31 分鐘 7.3 Loss函數 cross entropy 與梯度下降