🚀 Ken Cen 出品：從零開始學 Machine Learning 第二部 – 深度學習與 PyTorch

掌握深度學習核心技術，從基礎理論到實戰應用，開啟 AI 領域的新旅程！

人工智慧（AI）和機器學習（ML）正在推動全球技術革命，而 深度學習（Deep Learning） 則是驅動 AI 進步的核心動力。
🚀 本課程將帶你深入探索 PyTorch，學習如何構建深度學習模型，掌握各類演算法，並將理論轉化為實際應用！

如果你已經學過 《從零開始學 Machine Learning 第一部》，那麼這門課程將是你 進一步精進 AI 技術 的最佳選擇！

📌 你將學到

✅ 理解機器學習（ML）與深度學習（DL）的區別與關聯，掌握 AI 技術發展方向
✅ 學會在 Mac 或 Windows 環境中配置深度學習的線上與離線運行環境
✅ 掌握 PyTorch 框架，學習如何搭建與訓練神經網絡
✅ 了解線性回歸（Linear Regression）、分類（Classification）、聚類（Clustering）等核心概念
✅ 深入解析深度學習演算法，如 Logistic Regression、Decision Tree、Random Forest、KNN、SVM、Naive Bayes**
✅ 從零開始構建深度學習模型，並應用於真實案例

🔥 為什麼選擇這門課？

🌟 理論 + 實戰，真正學會 AI 開發 – 不只是學概念，而是動手訓練 AI 模型，實現從數據到決策的完整流程
🌟 專為初學者設計 – 循序漸進的學習方式，讓你從零掌握 PyTorch 與深度學習技術
🌟 涵蓋多種演算法與應用場景 – 讓你掌握從回歸、分類到聚類的完整 AI 技術框架
🌟 幫助你進入 AI 產業，提升職業競爭力 – 機器學習與深度學習是 AI 領域的核心技能，掌握這門技術將為你開啟更多機會

📖 課程內容

💡 機器學習（ML） vs 深度學習（DL） – 了解 AI 技術發展與核心概念
💡 Python 數據科學工具 – 使用 NumPy、Pandas、Matplotlib 進行數據處理與視覺化
💡 PyTorch 基礎 – 安裝與配置 PyTorch，學會搭建神經網絡
💡 Logistic Regression、Decision Tree、Random Forest – 深入學習 各種機器學習演算法與應用
💡 支援向量機（SVM）、KNN、Naive Bayes – 學會 如何選擇適合的 AI 模型並進行優化
💡 深度學習模型開發 – 從零開始訓練與測試 AI 模型，解決真實世界問題
💡 專案實作 – 應用學到的技術，開發自己的 AI 預測系統

🎯 適合對象

✅ 想學習機器學習與深度學習的學員 – 從基礎理論到實作，全面掌握 AI 開發技能
✅ 希望提升數據分析與 AI 技能的開發者 – 透過 PyTorch 開發實際應用，提升技術實力
✅ 對人工智慧、數據科學、演算法有興趣的學員 – 學會如何選擇適合的演算法，提升 AI 預測準確度
✅ 希望進入 AI 產業，提升職場競爭力的學員 – 掌握機器學習與深度學習，開啟 AI 領域的新機會

🔧 參與條件

📌 設備需求：一台 Mac 或 Windows 電腦
📌 基礎要求：具備 Python 基礎（建議先學習 《從零開始學 Machine Learning 第一部》）
📌 適合所有學員，從基礎到進階，循序漸進學習

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