驗證碼破解？TensorFlow 神經網路應用與實作深度學習模型【線上課程】
“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？”
開始日期：2024-08-07 / 2024-08-17 / 2024-08-27/ 2024-09-7/ 2024-09-17/ 2024-09-27
上課方式：線上上課（觀看時效為開通後30日～）
上課費用：會員$2480
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。
課程介紹：
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
課程大綱：
一、深度學習介紹
1、什麼是類神經網路？
2、反向傳播算法
3、從類神經網路到深度學習
二、用 Tensorflow + Keras 建構深度學習模型
1、Tensorflow + Keras 簡介
2、利用 Tensorflow + Keras 建構MNIST手寫數字識別模型
3、優化器
4、評估、調參、優化深度學習模型
三、深度學習與圖像識別
1、什麼是卷積神經網路？
2、建立卷積神經網路
3、利用卷積神經網路建構MNIST手寫數字識別模型
四、驗證碼資料蒐集、預處理與標記
1、利用網路爬蟲蒐集知名網站驗證碼資料
2、驗證碼資料預處理
3、標記驗證碼資料
五、建立驗證碼識別模型
1、驗證碼識別模型簡介
2、運用卷積神經網路訓練驗證碼識別模型
3、評估驗證碼識別模型
4、保存驗證碼識別模型
六、驗證碼識別模型部署
1、如何載入驗證碼識別模型
2、如何運用 Flask 建構識別 API
講師介紹：
丘佑瑋老師
業師現任大數軟體有限公司（LargitData）創辦人暨執行長。曾於趨勢科技擔任工程師，資策會國際人才發展中心專業講師，選戰輿情分析師，亦是致力於提供 Data-as-a-Service 的創業者與資料科學家。業師專注於資料分析，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。業師與其團隊曾榮獲AngelHacks台灣區首獎、台泰跨國黑客松–無敵黑客獎、中國雲計算大資料創新專案評選優勝，客戶橫跨半導體、金融、網路、電信與政府機構等行業，更建立大數學堂，定期分享各種數據分析技巧，具豐富實務經驗。
備註：
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