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【線上課程】驗證碼破解？TensorFlow 神經網路應用與實作深度學習模型

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辦公室自動化？這是一堂用AI提升企業競爭力的線上專業課程。驗證碼被破解？這是一堂防止惡意機器人或自動化程式進行攻擊，企業建立自己的深度學習模型，完成部署API的線上專業課程。天地人規劃「驗證碼破解？TensorFlow 神經網路應用與實作深度學習模型」，特別邀請大數軟體有限公司創辦人暨執行長親授課程，業師曾任職趨勢科技，資策會國際人才發展中心講師，選戰輿情分析師。專長於資料分析，擅長使用R語言、Python與機器學習技術進行資料分析，並熟知如何Hadoop、Spark等巨量資料平台打造大型數據服務。客戶橫跨半導體、金融、網路、電信與政府機構等行業，具豐富實務經驗。本課程將帶領學員從零到一掌握深度學習的三大核心關鍵：（1）深度學習基礎原理：從類神經網路到反向傳播算法；（2）建構深度學習模型與圖像識別：選擇合適的架構、處理訓練數據和調整參數，學會處理圖像、文字和數據序列類型問題；（3）實戰應用篇：驗證碼資料蒐集、預處理與標記，建立驗證碼識別模型與部署

★本課程恕不得與黃金存摺、課程現金抵用券等任何優惠折扣並用！

線上課程【觀看說明】

●線上課程觀看時效為 30 日（訂單繳費後約3個工作日可開始觀看）期間可重複觀看。

觀看時間，自報名後”收到觀看通知e-mail（提供線上課程連結）”當天起算，請務必留意e-mail與手機簡訊通知！

●課程報名繳費時，可備註3日後的課程開通日(平日)，可於指定日協助課程開通。

●課程觀看通知發出後，視同購買之線上課程已生效，恕不提供課程異動、開通日程延後申請，請務必留意。

●關於課程報名問題，歡迎與客服聯繫 02-2748-5188。

課程大綱

01、深度學習介紹

•什麼是類神經網路？

•反向傳播算法

•從類神經網路到深度學習

02、用 Tensorflow + Keras 建構深度學習模型

•Tensorflow + Keras 簡介

•利用 Tensorflow + Keras 建構MNIST手寫數字識別模型

•優化器

•評估、調參、優化深度學習模型

03、深度學習與圖像識別

•什麼是卷積神經網路？

•建立卷積神經網路

•利用卷積神經網路建構MNIST手寫數字識別模型

04、驗證碼資料蒐集、預處理與標記

•利用網路爬蟲蒐集知名網站驗證碼資料

•驗證碼資料預處理

•標記驗證碼資料

05、建立驗證碼識別模型

•驗證碼識別模型簡介

•運用卷積神經網路訓練驗證碼識別模型

•評估驗證碼識別模型

•保存驗證碼識別模型

06、驗證碼識別模型部署

•如何載入驗證碼識別模型

•如何運用 Flask 建構識別 API

丘佑瑋

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