1.人工智慧介紹
2.機器學習與深度學習基礎介紹
3. TensorFlow 與 Keras 開發環境
4.回歸與分類問題
5.多層感知器(MLP)介紹與應用
6.電腦視覺
7.卷積神經網路(CNN) 介紹與應用
8.自然語言處理
9.RNN、LSTM、GRU神經網路介紹與應用

隨著大數據和人工智慧興起，大量程式應用、科學運算的需求應運而生，Python 具備語法簡潔、易讀易懂、資源豐富、擴充性強等特性，已成為應用最廣泛的程式語言，本課程以範例實作，並循序漸進，引導學員熟悉 Python 語法，進而引領學員了解人工智慧之實作與在日常生活、科學計算、財務金融、統計分析等領域的應用。