21:51

ML-02: (2023-08-16 版本) Install Anaconda, Tensorflow (Keras), Pytorch (CUDA), Ultralytics (YOLO8)

32:21

ML-31: 如何使用 CoLab

13:42

ML-06: How to use debugger in Spyder

13:02

ML-23: Classify ImageNet classes with ResNet-50

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ML-30: 用可解釋的人工智慧做影像辨識：(2) Grad-CAM

31:25

ML-29: 用可解釋的人工智慧做影像辨識：(1) CAM

21:08

ML-18: 人工智慧概論 - 20, 道瓊指數, LSTM程式

16:59

ML-17: 人工智慧概論 - 19, 道瓊指數, 資料處理 (EDA)

33:45

ML-26: Transfer Learning for Analyzing Medical Images

15:46

ML-25: 3D image classification from CT scans

19:00

ML-24: Convolutional autoencoder for image denoising

12:34

How to run Python programs on: (2) Spyder

15:10

How to run Python programs on: (1) Jupyter Notebook

19:34

ML-22: Run "CIFAR-10 image classification with CNN" on Co-Lab

37:10

ML-21: CIFAR-10 image classification with CNN (CPU vs GPU)

21:40

ML-20: MNIST digits classification dataset and Simple Conv-Net

37:58

ML-19: MNIST, Multi-Layer Perceptron from Kaggle

35:06

ML-16: 人工智慧概論 - 16, 乳癌資料, Random Forest

11:17

ML-15: Kaggle

21:37

ML-13: 人工智慧概論 - 15, 過度擬合和交叉驗證

15:00

ML-14: 人工智慧概論 - 23, 三種鳶尾花, Save and Load, Model and Weights

08:11

(20) ML-1103-3: 人工智慧概論 - 22, 三種鳶尾花, Gradient Boosting, Feature Importance

12:46

(18) ML-1103-1: 人工智慧概論 - 14, 三種鳶尾花, SVM, KNN, RF

25:43

ML-12: 三種鳶尾花, One-Hot encoding and Multi-Layer Perceptron

22:38

ML-11: 人工智慧概論 12, 三種鳶尾花, 資料處理

10:42

(8) ML-1013-1: 人工智慧概論 06, Jupyter Notebook, Matrix and Array

18:02

ML-08: PyInvest and GitHub

58:38

ML-10: How to use Scikit-Learn

39:09

ML-27: 人工智慧概論 10, 最佳化, 梯度下降

29:13

ML-28: 人工智慧概論 11, 最佳化, 約束函數, 曲線擬合, 國小近視比例

10:13

(11) ML-1013-4: 人工智慧概論 09, 矩陣, XW=S

44:37

ML-07: How to use Matplotlib

21:46

(10) ML-1013-3: 人工智慧概論 08, 矩陣, 曲線擬合, 國小近視比例

31:21

(9) ML-1013-2: 人工智慧概論 07, 矩陣, Inverse and Pseudo Inverse

27:20

ML-05: How to use Pandas

17:02

ML-09: How to install YOLO4

29:10

ML-04: How to use Numpy

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ML-03: How to run Python Programs in Jupyter Notebook and Spyder

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ML-01: 人工智慧概論 02, 原理

19:36

(2) ML-02: Install Anaconda new 20210404

02:05:51

【AI程式實戰班｜第5堂】共計5堂各2小時的課程。 (5) Keras : ResNet, Autoencoder, 3D-CNN / Transfer / YOLO4 | 中央大學通識中心高怡宣老師

01:56:17

【AI程式實戰班｜第4堂】共計5堂各2小時的課程。(4) Convolutional Neural Network (CNN) - MNIST & CIFAR-10 | 中央大學通識中心高怡宣老師

01:59:52

【AI程式實戰班｜第3堂】共計5堂各2小時的課程。 (3) Multi-Layer Perception (MLP) - Iris, Kaggle | 中央大學通識中心高怡宣老師

02:00:00

【AI程式實戰班｜第2堂】共計5堂各2小時的課程。 (2) Classification, Regression, Clustering, Scikit-Learn | 中央大學通識中心高怡宣老師

01:59:04

【AI程式實戰班｜第1堂】共計5堂各2小時的課程。 (1) How to run Python programs on Jupyter Notebook, Spyder | 中央大學通識中心高怡宣老師

24:50

2020-10-18 版本. 在 WIN10 安裝 PyTorch 版本的 YOLO3

31:37

微控制器 (MCU) 實作 (STM32F7) - 07, Timer and DAC

29:40

微控制器 (MCU) 實作 (STM32F7) - 06, Button and Interrupt

43:22

微控制器 (MCU) 實作 (STM32F7) - 05, ADC

28:44

微控制器 (MCU) 實作 (STM32F7) - 04, USART

31:03

微控制器 (MCU) 實作 (STM32F7) - 03, Blinking LED

07:03

微控制器 (MCU) 實作 (STM32F7) - 02, Software

18:59

微控制器 (MCU) 實作 (STM32F7) - 01, Hardware

31:25

第4個 AI 程式，用可解釋的人工智慧做影像辨識：(1) CAM. (提供投影片和Python檔案下載)

25:15

第5個 AI 程式，用可解釋的人工智慧做影像辨識：(2) Grad-CAM. (提供投影片和Python檔案下載)

14:54

電腦視覺 Computer Vision, 實驗 - 2, Control Points: From Image to World Coordinate (提供投影片和Matlab檔案下載)

20:19

電腦視覺 Computer Vision, 實驗 - 1, Camera Calibration: From Image to World Coordinate (提供投影片和Matlab檔案下載)

32:50

陽明普物 - 24, Periodical Motion: 14.8 Forced Oscillation

14:14

陽明普物 - 22, Periodical Motion: 14.5 The Physical Pendulum

14:26

陽明普物 - 21, Periodical Motion:14.4 The Simple Pendulum