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使用樹莓派 ( Raspberry Pi )從零開始學習建構人工智慧應用
從這 10.5 小時的課程，你會學到
1 從零開始建構不需要使用程式庫的神經網路
2 在 Raspberry Pi 上部屬神經網路，精通量化( quantization )方法
3 在 Raspberry Pi 建立深度學習影像分類應用
4 在 Raspberry Pi 建立物體辨識的深度學習應用
https://softnshare.com/raspberry-pi-deep-learning-from-ground-uptm/
這門課將從學習深度學習的基礎知識開始，用實用的程式碼展示每一個基本構件，最終形成一個巨大的深度神經網路。 所有這一切都在 Raspberry Pi ，訓練和推理。
當我們開始處理大型資料集時，我們將開始在電腦上訓練我們的神經網路，然後在 Raspberry Pi 上部署訓練好的模型。 由於 Raspberry Pi 有限的記憶體和處理能力，我們將學習量化我們的模型的方法，然後在不損害我們模型的準確性下部署到我們受資源約束的 Raspberry Pi 。
我們還將學習如何充分利用深度學習程式庫，如 Keras 和 Tensorflow。
到本課程結束時，你將能夠從零開始建構不需要程式庫的神經網路，能夠掌握在 Raspberry Pi 上部署神經網路的量化方法，能夠建構影像分類的深度學習應用程式，能夠建構物體辨識的深度學習應用程式，能夠使用 Keras 和 Tensorflow 等等。
如果你是機器學習和深度學習的新手，這門課程適合你。 本課程從最基本的神經網路建構模組開始，教你如何使用純 python 程式碼建構自己的神經網路，然後我們再繼續學習如何使用現成的程式庫。
如果你已經有一些深度學習的經驗，並且想知道如何在 Raspberry Pi 上部署模型，你也可以參加這個課程。 本課程提供關於設計方法的深入訓練，為了在資源有限的 Raspberry Pi 上部署模型，需要採用這種方法。
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