Python程式基礎入門
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邊緣運算與YOLO實作
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1條評論
最大的收穫主要是獲得比較多的訓練平台與工具的選擇，獲益良多，場地跟防疫都做得很好，感謝講師跟工作人員的辛勞。
講師的演講內容豐富且吸引人，
學習到很多。
請問要如何用matlab做深度學習
我覺得最後得micro bit o bit 特別有趣
今天玩了好多ai的小遊戲,能夠體驗這樣的課程真的很開心喔.
Excellent !
很棒，學到很多
課程內容豐富 可惜我能力不足
經過這兩天的課程後 我覺得課程內容非常精彩 讚讚
好的影片
我覺得很可以
棒呆了
老師講解精闢，令我陶醉於課程當中。
老師講的很棒，清楚且明瞭!!!
對AI人工智慧有更深的了解，課程準備用心，很有趣。
對AI智慧和生活中的實用範例更加了解，課程準備用心，說詞簡潔聽得懂。
覺得內容很有趣，20秒內畫畫讓AI辨識的超好玩的。不過感覺上課時間不太夠
老師講解的很好
我覺得電腦可以算是AI
因為可以處理很多問題
謝謝老師的講解，希望能夠學到更多東西
我感覺非常好
如果每天都有這樣的課，該有多棒
聽不懂啦(對不起我就笨
講解有點太過攏統
除了後面攝影機的部分幾乎都只有稍微帶過
不太知道他真的應用是甚麼樣子
但還是讓我對AI稍微多了一些了解
還是不錯的啦 讚
雖然非常的有趣和新奇，但是總覺略為出淺，銜接課程都上過了。似乎是都在講解AI對我們未來的影響，但這些都很好懂: 不須創意及專業知識的工作即將消失，同時會出現更多有關的工作，只要把我先機就可以站一片地，方法就是–終身學習。這個觀念我已經聽很多次了，貌似花那麼多的篇幅講這些，好像有一點可惜。可能是因為有上銜接課程，我覺得整體來看並沒有學到甚麼
抱歉， 但還是謝謝有這個機會
我覺得做這個活動還滿累的，負責操作電腦的部分(神經棒跟teachable machine)因為不是我熟悉的領域所以一直失敗，神經棒連不上還有因為檔名而無法上傳檔案或者系統出錯…很多都是我想不到的挫折，不過也在克服困難的過程中學到了很多，很累但很充實。
讚喔
有趣~好玩的課程
請問範例呢?
您好，想請問什麼課程項目的範例呢?
程式碼、簡報、課程影片都在課程中可以直接閱覽喔 🙂
沒有影片
點擊影片即可播放喔！
random_state=43是甚麼?為甚麼都沒有解釋?
當我們用機器學習套件sklearn做分割完測試集和訓練集，確定模型初始參數以後，
會發現程序每運行一次，都會得到不同的準確率，無法調參
這是因為每次運行模型的測試集與訓練集不同
為了控制這個變因，我們會使用random_state
random_state是一種隨機取數的方法
當我們設定random_state=43（也可以設為任一整數）是為了保證程式每次運行都分割一樣的訓練集與測試集
之後才能夠針對模型的好壞，進行參數的調整。
他寫，accounts.google.com 重新導向太多次。沒辦法看到影片
iddmail@ycsh.tp.edu.tw
好像有點難
學到很多，跟高中統計學的回歸直線相呼應
準確度一直在90~93%間 ，要突破95好難。
更正80~93%
很棒
請問如何實際使用Kneron Dongley在影像辨識上呢?在影片中只有跑mAP分數