1️⃣ Keras 深度學習入門
🎯 Keras 是什麼？
Keras 是一個 基於 TensorFlow 的高層深度學習框架，提供簡單易用的 API，讓開發者可以快速構建和訓練深度學習模型。
✅ 為什麼使用 Keras？
- 易於上手：簡單直覺的 API，降低開發門檻。
- 強大靈活：支援 Sequential API 和 Functional API。
- 與 TensorFlow 無縫整合：可直接調用 TensorFlow 的底層功能。
- 支援 GPU 加速：加速深度學習訓練。
- 廣泛應用：影像分類、自然語言處理（NLP）、時間序列預測等。
🎯 Keras 的應用場景
Keras 可用於 影像處理、自然語言處理（NLP）、強化學習 等領域。
🔹 影像處理（CNN） - 影像分類（如貓狗分類） - 物件偵測（YOLO、Faster R-CNN） - 風格轉換（Style Transfer）
🔹 自然語言處理（RNN / LSTM） - 文字生成（Chatbot、機器翻譯） - 文字分類（情感分析、垃圾郵件偵測） - 語音辨識
🔹 強化學習（Deep Reinforcement Learning） - 自動駕駛 - 遊戲 AI（如 AlphaGo） - 智慧機器人控制
🔗 本教學網站的內容
本網站將從 基礎到進階，帶你學會如何使用 Keras 進行深度學習開發。
| 章節 | 內容 |
|---|---|
| 1️⃣ 首頁（Home） | 介紹 Keras，應用場景 |
| 2️⃣ 安裝與基本使用 | 安裝、建立第一個模型 |
| 3️⃣ Keras 基本模型 | Sequential API, Functional API |
| 4️⃣ 模型訓練與評估 | 反向傳播、優化器、損失函數 |
| 5️⃣ Keras 數據處理 | 訓練數據預處理與增強 |
| 6️⃣ CNN（卷積神經網路） | 影像處理應用 |
| 7️⃣ RNN（循環神經網路） | NLP 應用 |
| 8️⃣ 轉移學習 | 使用 ResNet、VGG16 等預訓練模型 |
| 9️⃣ 強化學習應用 | Q-learning, DQN |
| 🔟 進階應用與專案 | AI 實作專案 |
🚀 現在，你已經對 Keras 有初步了解！接下來，我們將學習如何安裝與使用 Keras！ 😊