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GoogleColab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(DeepLearning)、巨量資料(BigData)、邊緣運算(EdgeComputing)、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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