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Python直譯器與計算機 (26:09)
Python 資料型態 (20:55)
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函數實作 (24:35)
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Lambda運算式 (8:38)
費氏函數非遞迴實作 (17:57)
函數參數*name接受實體tuple,函數參數**name接受字典 (20:03)
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套件模組 (13:18)
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開啟Jupiter notebook (13:44)
Python 實作簡單線性代數 (17:42)
Tuple數組實作1-Jupyter Notebook (9:55)
numpy模組建立矩陣 (16:22)
Pandas資料結構 (21:26)
pandas read_csv 實作 (5:56)
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Google Colabs運算平台
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TensorFlow 2.x 一天學會 (24:32)
TensorFlow2.x電子書與範例
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Win10上安裝Pycharm (7:16)
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深度學習動態執行檔DLL系統使用者環境路徑設定 (8:00)
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TensorFlow
TensorFlow程式語言 (17:02)
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處理張量 (10:26)
TensorFlow計算節點處理張量實作 (14:32)
運算節點 (8:48)
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複數是由實數與虛數組成TensorFlow實作 (10:21)
微分求梯度 (8:39)
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機率均勻分佈 (13:45)
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TensorFlow程式設計深度學習
MNIST手寫辨識演算法 (29:01)
TensorFlow 手寫辨識實作 (14:35)
Class GradientDescentOptimizer類別 (7:01)
TensorFlow 手寫辨識實作-Jupyter Notebook (15:20)
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Conda套件管理 (9:01)
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Word2Vec詞向量 (11:02)
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強化學習--建立Anaconda工作環境 -Mac,執行一般的openAI (9:26)
強化學習簡介 (9:12)
Ｑ-Function最大化未來報酬 (13:18)
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Deep Q 網路使用Keras和TensorFlow實作使用車桿平衡CartPole (21:43)
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Python類神經網路深度學習
Python類神經網路深度學習 (26:28)
類神經深度學習 (16:42)
mnist手寫辨識 (9:48)
繪製實際和預測結果的手寫辨識 (16:47)
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Python深度學習類神經網路
類神經網路 (19:47)
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建立RNN遞迴類神經的模型與實作 (9:33)
LSTM實作 (16:04)
強化學習--建立Anaconda工作環境 -Mac,執行一般的openAI
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