IT 邦幫忙 鐵人賽發文 【輕鬆掌握 Keras 及相關應用】系列發文的範例程式 【Day 01：輕鬆掌握 Keras】 【Day 02：梯度下降與自動微分】 【Day 03：撰寫第一支完整的 Keras 程式】 【Day 04：神經網路的效能調校(Performance Tuning)】 【Day 5：神經網路的效能調校(續)】 【Day 06：Keras 模型結構】 【Day 07：Keras Callback 的使用】 【Day 08：TensorBoard 的初體驗】 【Day 09：再探TensorBoard】 【Day 10：運用自訂Callback 追蹤訓練過程】 【Day 11：卷積神經網路(CNN) 剖析】 【Day 12：影像資料增補(Data Augmentation)】 【Day 13：測試 CNN 的桌面程式】 【Day 14：預先訓練好的模型(Keras Applications)】 【Day 15：戴口罩偵測實作】 【Day 16：TensorFlow 2 Object Detection API 安裝】 【Day 17：TensorFlow 2 Object Detection API 實作】 【Day 18：自駕車(Self-driving) 動態物件偵測實作】 【Day 19：Autoencoder 與去除雜訊】 【Day 20：使用 U-Net 作影像分割(Image Segmentation)】 【Day 21：Batch Normalization 筆記整理】 【Day 22：Tensorflow Dataset 相關用法整理】 【Day 23：Tensorflow 架構與其他模組介紹】 【Day 24：機器學習永遠不會跟你講錯 -- Keras 除錯技巧】 【Day 25：Keras 自然語言處理(NLP)實作】 【Day 26：Keras 自然語言處理(NLP)應用】 【Day 27：使用Keras撰寫 生成式對抗網路(GAN)】 【Day 28：從直覺的角度初探強化學習】 【Day 29：深究強化學習】 【Day 30：取代資料科學家 -- AutoKeras 入門】