1. 神經網路入門
1.1 神經網路觀念
1.2 輸入到輸出的運算過程
1.3 建置模型的思維
1.4 訓練模型的方法
1.5 實際開發：基礎神經網路模型的建置和訓練
1.6 實際開發：評估訓練好的模型
2. 神經網路細節
2.1 正向傳播 Forward Propagation
2.2 損失函式 Loss Function
2.3 反向傳播 Backward Propagation
2.4 梯度下降演算法 Gradient Descent Algorithm
2.5 激勵函式 Activation Function
3. 標準神經網路模型
3.1 迴歸模型簡介與案例
3.2 分類模型簡介與案例
3.3 多標籤模型簡介與案例
4. 使用 PyTorch 深度學習框架
4.1 安裝與環境設置
4.2 基礎觀念演練
4.3 深度學習模型建立、訓練、預測
5. 自然語言處理 NLP
5.1 自然語言處理基礎觀念
5.2 文本資料擷取、清理
5.3 文本的分詞 ( Tokenizer )
5.4 使用嵌入模型向量化文本
5.5 實際開發：完成文本分類預測模型
課程資訊：瀏覽課程的詳細資訊
Python 深度學習入門
深度學習 Deep Learning 是近代人工智慧技術的關鍵突破。本課程將帶領你學習最基礎的神經網路理論觀念、必要的數學基礎和程式開發實作，掌握能夠從無到有建立模型、訓練模型的能力，最後完成 NLP 自然語言處理的基礎實務演練。
適合有基礎 Python 程式開發能力的對象，可以參考彭彭老師的 Python 入門課程大綱。
適合有基礎 Python 程式開發能力的對象，可以參考彭彭老師的 Python 入門課程大綱。
課程大綱
適合對象
開發環境
使用 Windows 或 Mac 作業系統的電腦，能夠執行 Python 程式的即可。
實體課程注意事項
●本班為實體課程，常見QA詳情連結
●校園防疫措施詳情連結
●公務員全程參與課程學習後可於課程結束後申請登錄公務人員學習時數
●課程影片觀看期限至課程結束後一週關閉
(一)退費期限：開課日後⅓時數內，詳情連結
(二)查詢結業狀況：結業名單連結
近期班次
第 484 期 Python 深度學習入門
招生中
課程類別：三六夜間班
開課日期：2026.10.21 ~ 2026.11.25
上課時間：每週 (三)(六) 7:00 PM ~ 10:00 PM
學費：新生新台幣 6500 元整
注意事項：
10/24光復節連假，不上課。上課日期已順延
講師介紹
彭兆蔚(彭彭)
(1) 國立臺灣大學心理學學士、國立臺灣大學資訊工程學碩士，跨領域專案開發經驗。
(2) 於本班提供 Python 入門、AI 深度學習、Java 程式設計、網站前後端開發相關課程。
(3) 於 2003 年，獲得美商昇陽電腦 Sun Certificated Java Programmer(SCJP) 認證。
(4) 於 2008 年，參與美商昇陽電腦校園大使計畫。
(5) WeHelp AI 深度學習、網站開發職業訓練導師與創辦人。
(6) 資策會軟體工程師、Tomofun 網站工程師、AppWorks School 技術導師。
(7) COSCUP 2010 開源人年會講者，講題：Implementation of Websocket Protocol。
(8) iThome Modern Web 2016 講者，講題：Web 終將統治世界，用 JS 打造專業影像處理軟體。
(9) iThome Modern Web 2017 講者，講題：開發複雜網頁應用的黃金法則。
(10) iThome Modern Web 2018 講者，講題：AI 人工智慧在網頁前端的應用。
(11) Piconion 影像處理軟體主要開發者。
(12) 2008 年至本班教學，累計授課時數至 2025 年 4 月 16 日為 4,550 小時，為資深講師。
彭彭老師的個人課程網站：https://training.pada-x.com/