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AI 入門：13 機器學習方法概述

機器學習方法有哪些關鍵概念？本章全面概述各種機器學習方法及其應用範疇，從監督式學習到非監督式學習、強化學習，無所不包，深入探討每種方法的工作原理及適用場景，幫助您了解如何選擇最合適的方法來解決特定的問...

AI 入門：14 迴歸（Regression）

迴歸分析在機器學習中扮演什麼角色？本章深入探討迴歸分析的基本概念及其在預測與建模中的應用，從簡單線性回歸到多變量迴歸，逐步解析如何利用數據來預測連續型變量的值，無論您是初學者還是專業人士，本章節都將幫...

AI 入門：15 分類（Classification）

分類問題在人工智慧中的重要性如何？本章深入探討分類算法的核心概念及其在機器學習中的應用。從二元分類到多類別分類，探索如何利用數據分類與標記不同類型的事物或事件，介紹各種流行的分類技術，並討論如何選擇適...

AI入門：16 低度擬合與過度擬合

低度擬合與過度擬合在機器學習中的角色是什麼？本章深入探討這兩個關鍵概念，解釋模型在訓練過程中如何達到最佳的泛化能力，探討低度擬合與過度擬合的定義、原因及其對模型性能的影響。無論您是初學者或是專業人士，...

AI 入門：17 分群（Clustering）

本章節深入探討分群技術在人工智慧中的關鍵角色，從基本概念到實際應用，你將了解如何使用分群方法來整理及理解數據，探索 AI世界中不可或缺的一部分！

AI 入門：18 整合學習方法

如何通過整合不同的學習技術來提升人工智慧系統的效能？從集成多個模型，到優化預測能力，本章深入的指南將引領你探索如何利用整合學習方法來解決複雜的問題，為 AI技術的應用打開新的可能性！

AI 入門：19 模型參數與超參數

本章深入探討如何調整及優化機器學習模型的參數，以提高其預測能力與效率，從基本概念到進階技巧，你將學習如何精確調整模型，使其在各種數據集與任務中能發揮最佳表現，這是進一步探索 AI應用的關鍵一步！

AI 入門：20 深度學習框架

從 TensorFlow到 PyTorch，讓你深入了解每個框架的特點與應用場景，學會如何選擇最適合的需求及框架，並了解如何利用這些工具來建構和訓練強大的深度學習模型。

AI 入門：21 深度學習的主力 — 神經網路

本章從基本的神經元，到多層架構的神經網路在深度學習中的核心地位及其運作原理，你將深入了解如何利用這些網絡來解決各種複雜性問題，並探索其在影像辨識、自然語言處理等領域的廣泛應用。

AI 入門：22 影像辨識 — 卷積神經網路（CNN）

從卷積層到池化層，利用卷積神經網路有效捕捉影像中的特徵，並學會如何設計及訓練一個強大的卷積神經網路模型來解決現實世界中的視覺任務，這是掌握AI技術中必須的重要一步。

AI 入門：23 自然語言處理 — 循環神經網路（RNN）

本章探討循環神經網路(RNN) 在處理自然語言中的關鍵應用及其獨特的架構，從長短期記憶到遞歸神經單元，深入了解 RNN如何處理序列數據，並學會如何應用它們來解決文本生成、情感分析等語言相關任務。

AI 入門：24 生成式對抗網路（GAN）

本章探討生成式對抗網路(GAN) 在人工智慧領域中的革命性應用與其獨特的工作原理，從生成器與判別器的對抗學習到生成逼真的數據，了解如何利用這種創新技術來生成影像、音頻甚至是文本。

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AI 入門：13 機器學習方法概述

AI 入門：14 迴歸（Regression）

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AI 入門：17 分群（Clustering）

AI 入門：18 整合學習方法

AI 入門：19 模型參數與超參數

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AI 入門：21 深度學習的主力 — 神經網路

AI 入門：22 影像辨識 — 卷積神經網路（CNN）

AI 入門：23 自然語言處理 — 循環神經網路（RNN）

AI 入門：24 生成式對抗網路（GAN）

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