(ISC)² CCSP (Certified Cloud Security Professional) Exam (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：(ISC)² CCSP（认证云安全专家）考试 课程概述： 本课程旨在帮助IT和网络安全专业人士自信地准备(ISC)² CCSP（认证云安全专家）考试。作为云安全领域最具声望的证书之一，该高级、与考试对齐的课程，完全按照官方的CCSP知识体系（CBK）进行设计，帮助学员掌握保护各行业云环境所需的技术深度和治理理解。 课程特点： - 包含220道多项选择题，这些题目模拟真实的云安全场景，并与最新的考试领域相一致。每道题都有详尽的解释，以增强理解、阐明复杂主题并提高考试准备。 - 涵盖的主题包括：架构概念与设计要求、云数据安全、云平台和基础设施安全、云应用安全、云安全操作、法律、风险与合规。 学习内容深入探讨多个核心领域，包括安全云架构、数据分类和生命周期管理、虚拟化及容器安全、CI/CD管道保护、云环境中的事件响应，以及国际合规框架，如GDPR和ISO/IEC 27001。 目标学员： 本课程特别适合自学者、云安全工程师、顾问和IT领导，提供结构化的练习，帮助识别知识盲点、模拟考试条件，并巩固云安全原则。 通过本课程，学员将自信地获得CCSP认证，证明自己在当今复杂威胁环境中设计、管理和保护云基础设施的能力。

(ISC)² CCSP: Full-Length Practice Exams - 500 Questions (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: **课程名称：** (ISC)² CCSP 完整模拟考试 - 500 题 **课程概述：** 本课程旨在帮助您为 (ISC)² 认证云安全专业人员 (CCSP) 认证考试做好充分准备。课程包含 5 套完整的模拟考试，共计 500 道考题，并附有详细的解析。这些题目旨在帮助您评估知识水平，巩固云安全概念，并在实际考试前建立信心。\ \ 每套模拟考试在难度和结构上都力求贴近官方 CCSP 认证考试，让您能评估自身的准备情况并优化考试策略。 **课程特色：** * 5 套完整的 CCSP 模拟考试 * 共 500 道题，提供清晰、详细的解析 * 涵盖所有 CCSP 考试领域 * 限时模拟，重现真实考试环境 * 题型包括： * 单项选择题 * 填空题 * 判断题 (True/False) * 基于真实场景的应用题 模拟试题的设计紧密贴合当前的 CCSP 考试大纲，重点关注您成功所需的关键知识领域和概念。 **涵盖主题：** * 云概念、架构和设计 * 云数据安全 * 云平台和基础设施安全 * 云应用安全 * 云安全运营 * 云中的法律、风险和合规性问题 * 云环境中的身份和访问管理 * 灾难恢复和业务连续性 * 安全治理和审计流程 * 威胁建模和风险评估 * 云合规框架和标准（如 ISO/IEC、NIST、CSA） * 供应商锁定、多租户和数据主权问题 这些模拟考试旨在帮助您识别需要额外复习的领域，并在受控环境中应用您的知识。每道题的解析都能帮助您加深对正确或错误答案的理解，使其成为一个宝贵的学习工具和考试模拟器。\ \ 试题包含真实的云安全场景，要求您分析问题并选择最有效的解决方案，这与您在实际 CCSP 考试中会遇到的情况类似。 **建议：** 将本模拟测试与官方 (ISC)² 研究指南、白皮书和视频教程等其他学习材料结合使用，效果最佳。虽然这些测试有助于巩固知识和提高考试准备程度，但完整的备考计划还应包括概念回顾和实践理解。 **免责声明：** 本模拟测试为独立资源，不隶属于 (ISC)²，亦未获得其认可或赞助。(ISC)² 是 (ISC)² 的注册商标。所有商标均为其各自所有者的财产。

(ISC)² Certificated in Cybersecurity Practice Test (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: **课程名称：**(ISC)² 认证网络安全练习测试 **课程概述：** 本课程旨在帮助您为 (ISC)² 认证网络安全考试做好充分准备。通过我们高质量的练习题，您将能够全面、严谨地提升网络安全知识，自信应对考试。课程包含三个完整的模拟考试，每个模拟考试包含100道启发思考的题目，帮助您第一次就能顺利通过考试。 **课程内容涵盖了网络安全领域的五大核心领域：** * 安全原则 * 事件响应、业务连续性与灾难恢复概念 * 访问控制概念 * 网络安全 * 安全运营 **课程特色：** 本课程不仅提供练习题，更重要的是提供深入的解析和见解，旨在锻炼您的批判性思维、解决问题和决策能力。通过学习本课程，您将拓展网络安全专业知识，并掌握在该领域取得成功的必要技能。 **为何选择本课程：** 不要让您的考试准备碰运气。本课程能够显著提高您顺利通过考试的几率。这是一个宝贵的学习机会，助您成为一名备受追捧的网络安全专业人士。立即报名，开启提升网络安全专业技能、开启令人兴奋的职业前景之旅！

(ISC)² Certified Cloud Security Professional (CCSP) Practice (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: **课程名称：**(ISC)² 认证云安全专业人员 (CCSP) 模拟考试 **课程概述：** 本课程提供模拟考试，包含情景题和知识题，全面覆盖CCSP的六大知识域。课程旨在帮助您： * **提高首次通过考试的几率：** 通过真实的考试环境模拟，熟悉考试形式和难度。 * **巩固薄弱环节：** 识别您尚未完全掌握的概念，并进行针对性复习。 * **增强考试信心：** 学习如何在多个正确答案中找出最佳选项。 课程包含250道原创题目，并已更新以反映2019年8月发布的最新考试大纲变动。

(ISC)² CISSP-Zertifikat 5 Übungsprüfungen 2021 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：（ISC）² CISSP证书 2021年5场模拟考试 概述：您是否计划参加（ISC）²颁发的“认证信息系统安全专家”（CISSP）认证考试，并希望测试自己的知识水平？您可能已经参加过相关课程或者自学了必要的知识，但是尚不确定自己是否准备好参加考试。那么，这门课程正适合您！ 课程内容：本课程提供5场模拟考试，让您能够进行自我测试。每场模拟考试规定时长90分钟，包含50道题目。实际的CISSP认证考试目前有100-150道题目，总时间为180分钟。课程内容基于（ISC）² CISSP的学习材料，均衡涵盖8个知识领域，以确保您能够顺利通过“认证信息系统安全专家”认证考试。知识领域包括： - 安全与风险管理 - 资产安全 - 安全架构与技术 - 通信与网络安全 - 身份与访问管理（IAM） - 安全评估与测试 - 安全运营 - 软件开发安全 每次模拟考试后，您将获得总分以及详细的正确答案解析，帮助您识别需改进的领域并进行额外学习。这些模拟考试是限时的，并会提供针对每道题的互动反馈。此外，考试内容将不断更新，以确保保持与（ISC）² CISSP最新标准的一致性。 关于我们：D & J Academy成立的目的是为了将IT领域的商业知识变得更易获取并准确传达。Academy由两位计算机科学家领导，一位是博士学位持有者，另一位拥有丰富的项目管理经验。D & J Academy结合实践与理论，旨在吸引对IT主题有广泛兴趣的学习者。 我们的模拟测试非常适合作为您认证考试学习的补充，但不应是唯一的学习资源。建议您在考试之前参加完整的培训课程。本课程由D & J Academy提供。“CISSP”、CISSP标志和“（ISC）²”均为国际信息系统安全认证协会的注册商标，保留所有权利。

(ISC)² CISSP: Practice Tests and Solutions (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：(ISC)² CISSP: 练习测试与解决方案 课程概述：为了提高考试分数，首先进行学习是非常重要的！CISSP认证的重要性。经过20多年的发展，认证信息系统安全专家（CISSP）标准已经形成了成熟的传统。自上世纪90年代中期国际信息系统安全认证联盟（ISC）²开始进行CISSP资格认证以来，信息技术专业人士和相关领域的从业者纷纷追求这一认证。CISSP不仅是信息安全领域技能的有效指标，还可以帮助专业人士进一步发展其职业生涯。这一决策在阿拉巴马大学伯明翰分校管理信息系统硕士学位课程的在读和潜在学生中尤为受欢迎，他们在网络安全、系统与管理领域已经积累了丰富的经验。与硕士学位相辅相成的是，CISSP认证同样提供了对专业发展的支持，能够帮助提升管理能力并被同行与雇主广泛认可。 了解获得CISSP认证所需的内容及其带来的机会，对于规划未来的职业发展至关重要，特别是在管理技能方面。在阿拉巴马大学伯明翰分校的MS MIS硕士项目中，学生们专注于培养有效的管理技能，获得的此类认证将为其职业发展提供明确的支持。许多MS MIS项目的学生将在职业进步过程中发现认证的价值，并可能选择获得其他证书和称号。因此，深入了解CISSP标准及其带来的优势对每位课程的潜在学员和在读学员都是非常有价值的。 CISSP认证的独特价值何在？国际信息系统安全认证联盟（ISC）²将CISSP称为全球范围内最受推崇的信息安全认证，毫无疑问，它在信息安全管理岗位上的广泛认可使其显得尤为重要。无论求职者在美国的哪个地区或海外从事网络安全管理职位，所有合格的雇主都会看重持有CISSP认证的候选人所带来的额外价值。

(ISC)² CSSLP - Practice & Mock Exams (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称: (ISC)² CSSLP - 实践与模拟考试 课程概述: 欢迎来到掌握(ISC)²认证安全软件生命周期专业人员（CSSLP）考试的终极指南。本课程旨在为您提供所需的知识和信心，帮助您顺利通过考试。我们结合了真实的模拟考试、详细的答案和专家解答，创造了全面的学习体验。我们的完整实践和模拟考试模拟了实际(ISC)² CSSLP考试的结构和内容，使您能够模拟考试环境，提高应试技能。每个问题不仅提供正确答案，还由经验丰富的IT专业人士和网络安全专家提供详细的解释，确保您不仅知道答案，还理解其背后的概念。 课程亮点: - 真实的模拟考试，反映(ISC)² CSSLP考试结构 - 每个问题都有详细答案和专家解答 - IT行业老兵的见解和策略 - 涵盖考试的关键领域 准备好将您的(ISC)² CSSLP考试准备提升到一个新水平了吗？现在报名，获取模拟考试和专家见解，助您成功。通过我们全面的学习方法，您将全力以赴，准备在动态的网络安全领域中脱颖而出。 通过我们验证的(ISC)² CSSLP模拟考试，解锁您的认证成功！加入自2003年以来我们培训和认证的成千上万的学员行列，您也可以成为下一个成功者！

(ISC)² CSSLP Exam Test Prep: 450+ Questions and Answers (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：（ISC）² CSSLP 考试准备：450+ 道题目与答案 课程概述： 本课程旨在帮助学员自信地准备（ISC）² CSSLP（认证安全软件生命周期专业人员）考试。该课程针对软件开发人员、工程师、安全分析师以及 DevSecOps 专业人士，旨在帮助他们获得（ISC）² 颁发的具有全球认可度的 CSSLP 认证，证明其在软件开发生命周期（SDLC）各个阶段融入安全最佳实践的专业能力。 课程内容包括450道选择题，题目设计反映了真实软件开发场景中的复杂性、结构和安全重点。每道题目都有详细解释，帮助学员加深理解、提升实用决策能力并增强整体考试准备。课程涵盖的主题包括： - 安全软件概念 - 安全软件需求 - 安全软件架构与设计 - 安全软件实现 - 安全软件测试 - 软件生命周期管理 - 安全软件部署、运营与维护 - 安全软件供应链与采购 学员将探讨诸如安全编码原则、威胁建模、静态和动态分析、访问控制、漏洞修复、风险管理、DevSecOps 集成以及第三方软件评估等重要主题。该课程帮助学员在敏捷、DevOps 及传统 SDLC 模型中无缝整合安全。 课程特别适合自学者、安全专注的开发者和软件项目经理，提供结构化的题目集以帮助识别知识差距、模拟考试环境及强化开发流程中的安全措施。 通过本课程，自信地获得 CSSLP 认证，并在构建安全、可靠及值得信赖的软件系统方面成为领袖！

(ISC)² CSSLP Practice Exam with Explanation 2024 (Updated) (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：（ISC）² CSSLP实践考试与解释 2024（更新版） 课程概述： 本课程针对希望获得认证安全软件生命周期专业人员（CSSLP）认证的学员，进行了更新，新增了280道问题（截至2024年6月）。CSSLP认证由(ISC)²颁发，专注于软件开发生命周期（SDLC）中的应用安全，旨在认可应用安全领域的领先技能。获得CSSLP认证可以向雇主和同行展示您在整个SDLC中实施身份验证、授权和审计的高级技术技能和知识，以及遵循(ISC)²的网络安全专家所制定的最佳实践、政策和程序。 在当前对网络应用程序日益依赖、快速向虚拟和移动环境转型的背景下，具备CSSLP认证的技术人才是公司所急需的，他们能够确保软件开发生命周期中的安全性，识别针对网络应用的威胁。要获得CSSLP认证，考生需满足一定的工作经验要求：在(ISC)² CSSLP CBK的八个领域中，至少要有四年累计的全职软件开发生命周期专业工作经验，或者有三年经验并持有计算机科学、信息技术或相关领域的四年制学位或同等学历。 考生必须成功通过CSSLP考试，该考试覆盖八个不同的领域，具体如下： 1. 安全软件概念 2. 安全软件需求 3. 安全软件架构与设计 4. 安全软件实施 5. 安全软件测试 6. 安全软件生命周期管理 7. 安全软件部署、运营与维护 8. 安全软件供应链 该课程是希望提升应用安全技能、备考CSSLP认证的重要资源。

(ISC)² ISSEP Exam Prep: Practice Questions & Mock Tests (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称： (ISC)² ISSEP 考试准备：模拟题与练习测试 课程概述： 本课程旨在帮助学员充分准备并获得信息系统安全工程专业人士（ISSEP）认证。课程设计模拟官方的 (ISC)² ISSEP 考试环境，提供一系列真实的练习题和模拟测试，涵盖安全工程的所有重要领域。每道题目都附有详细的解释，帮助学员理解复杂的概念，如安全架构、风险管理、认证与认可流程以及系统生命周期管理。无论您是安全工程的新手还是希望巩固专业知识的从业者，这些练习测试将提升您的知识水平，增强考试准备能力。 课程将进行限时考试，真实模拟考试压力，帮助学员建立信心、提高时间管理能力，制定有效的考试策略，以确保测试成功。 您将学习到： - ISSEP 考试领域和目标的全面理解 - 安全架构设计与集成技术 - 风险管理及认证与认可流程 - 系统生命周期安全工程原则 - 有效应对情景题和多项选择题的技巧 - 为考试制定测试策略和时间管理技能 - 解析详细答案解释以加深理解 本课程旨在通过真实的练习题和透彻的答案解释，帮助您获得通过 ISSEP 认证考试所需的信心和知识。让我们开始您成为认证信息系统安全工程专业人士的旅程吧！

(ISC)² SSCP (Systems Security Certified Practitioner) Exam (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：(ISC)² SSCP（系统安全认证从业者）考试 课程概述： 本课程旨在帮助IT专业人员、系统管理员和安全从业者自信地为(ISC)² SSCP（系统安全认证从业者）考试做准备。课程结构紧凑，内容丰富，专为准备SSCP认证的人员设计，这是一项全球认可的凭证，验证在多种技术领域的实际安全知识。 课程内容包括480道选择题，题目精心设计，以模拟真实信息系统场景，并与(ISC)² SSCP通用知识体系（CBK）对齐。每道题均附有详尽的解释，以加深对基础概念的理解，提升应对复杂考试题目的准备能力。 课程涵盖主题包括： - 访问控制与身份验证 - 网络与通信安全 - 安全操作与管理 - 风险管理 - 事件响应与恢复 - 加密技术 - 安全架构与工程 - 身份与访问管理 - 物理安全 - 法律、法规与合规 通过本课程，学员将掌握用户访问控制模型、加密技术、网络防御策略、系统加固、灾难恢复规划、资产分类、漏洞管理，以及GDPR、HIPAA和NIST等监管框架。 本课程特别适合自学者及希望以考试为重点、基于问题的学习方法的技术专业人员。无论是识别改进领域、强化日常工作知识，还是模拟计时考试环境，此资源确保您有条不紊地走向认证之路。 通过SSCP考试，展现您作为当今不断演变的IT环境中知识丰富、技能熟练、值得信赖的网络安全专业人士的能力！

(ISC)²网络安全认证(CC)练习考试 - ISC2 Certified in Cybersecurity (CC) (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: **(ISC)²网络安全认证(CC)练习考试 课程概述** 本课程提供超过100道真实题目的练习考试，旨在帮助您为(ISC)²网络安全认证（CC）做好充分准备，增强考试信心，助力您开启网络安全职业生涯。 **核心特点与优势：** * **模拟真实考试：** 练习考试完全按照官方格式设计，包含100道选择题，与真实CC考试难度和语调高度一致。 * **专家设计与审核：** 所有题目均由成功通过CC考试的网络安全专家精心设计，并由经验丰富的教授审核，确保高质量和相关性。 * **难题标记：** 部分题目（以“★”标记）涉及(ISC)²学习指南中可能解释不清晰的主题，本练习考试是解决此类问题的唯一资源。 * **全面覆盖考试领域：** 题目严格按照CC课程所有领域进行分配，与考试的权重比例保持一致，包括： * 安全原则（26+23题） * 业务连续性 (BC)、灾难恢复 (DR)和事故响应概念（11+11题） * 访问控制概念（12+12题） * 网络安全（33+37题） * 安全运营（18+19题） * **详细的题目解析：** 每个答案后都附有详细的解释，阐述正确选项的理由以及所有错误选项（即使相似）为何错误，帮助您深入理解知识点。 * **灵活的学习模式：** 您可以随时暂停或停止考试，按照自己的节奏和次数进行练习，完全掌控学习过程。 * **考生反馈：** 考生表示本练习考试在格式和难度上与真实考试相似。 **考试信息：** * **考试时间：** 120分钟 * **考试内容：** 100道单选题，每题1分 * **通过分数：** 70/100分 **免费获取(ISC)² CC认证培训及考试机会：** (ISC)²目前正在提供免费的网络安全认证（CC）优惠券，包含免费的在线培训课程和官方Pearson Vue考试。请遵循以下步骤获取： 1. **创建/登录 (ISC)² 账户：** 访问 [https://my.isc2.org/login/SelfRegister](https://my.isc2.org/login/SelfRegister) 或 [https://www.isc2.org/?checkmem=true](https://www.isc2.org/?checkmem=true)。 2. **申请成为候选人：** 填写表格 [https://my.isc2.org//Candidate-Application-Form](https://my.isc2.org//Candidate-Application-Form)。 3. **报名在线培训：** 使用您的账户 [https://enroll.isc2.org/cart?action=viewcart](https://enroll.isc2.org/cart?action=viewcart)。 4. **复制优惠代码：** 在 [https://my.isc2.org/Candidate-Benefits/1MCC-exam-instructions](https://my.isc2.org/Candidate-Benefits/1MCC-exam-instructions) 页面获取。 5. **在Pearson Vue注册考试：** 访问 [https://home.pearsonvue.com/isc2](https://home.pearsonvue.com/isc2)，使用优惠代码购买考试，享受100%折扣。 **重要细节：** * 通过考试后，需支付50美元的(ISC)²年费以获得认证。 * 重考费用为50美元。 * 考试需在授权的Pearson Vue考试中心进行。 * (ISC)²培训材料可使用180天，考试及配套材料可终身使用，并包含所有未来更新。 * 提供30天退款保证。 **免责声明：** 本练习题集是非正式的，但其格式和难度与真实考试相同，适合网络安全领域新手，旨在加强和验证您的网络安全知识。

(Jetpack, Architecture & More)Advanced Android Bootcamp 2024 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：2024 年高级 Android 启动营（Jetpack、架构等） 课程概述：成为一名高素质的专业级 Android 开发者，掌握 2024 年最受欢迎的 Android 技能！本课程适合具备一定编码经验的 Android 开发者，旨在帮助他们提升技能，成为专业级的 Android 开发者。本课程包含 7 个高级 Android 开发课程的集合。 1. **完成 Android Jetpack 大师班**：全面学习 Android Jetpack，包括数据绑定、视图绑定、视图模型、实时数据、Room、导航、工作管理器和通知等。您将开发 6 个完整项目，以掌握所学知识的实际应用。 2. **Jetpack Compose 大师班**：逐步学习如何在 Android 项目中使用 Jetpack Compose，涵盖修改器、布局、视图组件等基础知识，并深入研究状态管理、单向数据流等高级主题。 3. **使用 Dagger 和 Hilt 的依赖注入速成课程**：从基础的依赖注入示例开始，逐步深入 Dagger 和 Hilt 的高级内容，创建大型项目以实践使用。 4. **Kotlin 协程大师班**：学习协程的范围、调度程序、构建器等基础知识，掌握协程流和状态流等高级概念。 5. **使用 Retrofit 的网络编程速成课程**：学习如何使用 Retrofit 库与 REST API 通信，包括发送 GET 和 POST 请求、数据接收及 JSON 转换等。 6. **MVVM 和 MVVM 清晰架构大师班**：通过构建 6 个大型项目，掌握 MVVM 架构及其最佳实践。 7. **使用 JUnit 和 Mockito 的单元测试速成课程**：学习如何使用 JUnit 和 Mockito 等第三方库进行 Android 应用单元测试。 本课程包含 340 多节课，超过 35 小时的视频，适合初学者和希望提升技能的中级开发者。课程提供终身访问和 30 天退款保障，确保满意度。通过实践学习，您将掌握 Android Jetpack、Jetpack Compose、架构最佳实践、Dagger/Hilt、Kotlin 协程、Retrofit 和单元测试等重要技能，帮助推进职业发展。

(June 2025) Teaching and Lecturing in Adult Education (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：成人教育中的教学与讲授（2025年6月） 课程概述： 本课程专为成人教育领域的讲师和学员设计，旨在提供多样化的教学策略和实用建议。课程新增加的部分“成人教育中的深思熟虑的讲师”包括了创造性思维、成人教育的哲学以及日常练习，以鼓励学员进行反思和参与。 主要内容由一位拥有丰富成人教育经验的讲师主讲，课程内容认识到各国和各教育机构的教学环境及主题可能存在差异，因此汇集了多种策略和建议。此外，鉴于这种差异，学生被鼓励在问答区提出具体问题并相互交流。 课程涵盖的主题包括： 1. 快速提示及其使用时机 2. 案例研究 3. 滚雪球技术 4. 成人教学的关键元素 5. 教学分配 6. 纠正与修正 7. 紧张管理 8. 如何教授成人 9. 热情与参与 ……等多个主题。Throughout the lectures, real-life examples are provided to enhance understanding. 课程时长： 虽然您可以在数小时内观看完课程，但课程的真正目的是帮助您应用各种策略，并在问答区回馈您的体会与问题。这种方式可以帮助您在具体教学场景（如对50岁以上学员的课堂应用等）中获得更深入的理解和指导。由于您拥有终身访问权限，您可以随时提出问题，充分利用这一课程资源。

(Kali Linux) 2020.4 Optimization before hacking (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：Kali Linux 2020.4 黑客优化前的准备 课程概述： 本课程是针对Kali Linux 2020.4的优化最快速课程，提供英语和法语两种语言，适合从初学者到专业级别的所有人。课程的目的是通过在使用Kali Linux系统之前完成一些基本任务，以提高系统的性能并解决最常见的问题。 课程内容： - 介绍Kali Linux操作系统及其开发公司 - 探讨需要使用Kali Linux系统的人员，以及其他适合渗透测试的操作系统发行版 - 从官方网站下载Kali Linux最新版本 - 激活具有更高权限的超级用户“root” - 添加普通用户并赋予超级权限 - 测试虚拟机与互联网之间的网络通信 - 修正默认软件源并更新系统 - 添加永久别名 - 解决最常见的问题 - 安装匿名浏览器 - 加速Kali Linux的性能 - 在ZSH和Bash之间进行转换 课程采用实践教学，主要在虚拟机上进行，使用Virtualbox作为虚拟化程序。课程内容和练习将持续更新，以确保学习者掌握最新知识。

(Ken Cen 出品)如何創建自己的Wordpress Plugin (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: **課程名稱：(Ken Cen 出品)如何創建自己的Wordpress Plugin** **課程概述：** 本課程旨在幫助學員掌握WordPress外掛開發的藝術，從而豐富WordPress的功能，為數位創新時代的個人事業或職業發展帶來無限可能。課程強調實戰經驗，透過實際項目應用鞏固知識，並提供與專業導師的深度互動，解答學習過程中的疑問。學員將學習到市場上極具競爭力的WordPress外掛開發技能，站在行業前沿。 **課程亮點：** * **實用實戰經驗：** 強調實際項目應用，讓學員在真實情境中學習。 * **專業導師互動：** 提供實用技巧分享與問題解答，確保學習過程順暢。 * **開啟事業大門：** 培養市場競爭力，為未來職業發展奠定基礎。 * **簡單易懂的教學內容：** 適合初學者，內容清晰易於理解和掌握。 * **豐富的實例演練：** 從入門到進階，循序漸進引導學員掌握外掛開發。 **目標學員：** 無論是大學生、職場新鮮人，或是尋求事業轉型者，本課程都將提供新的視野，幫助學員成為WordPress外掛開發專家。 **立即加入，開啟你的WordPress外掛開發之旅！**

(Ken Cen出品)Generative AI第 30 部 AI 缺陷 - 如何欺騙人工智能 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: None

(Ken Cen出品)Generative AI第10部 LLM網絡爬蟲 AI Web Scrape (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：(Ken Cen出品) Generative AI 第10部 LLM 网络爬虫 AI Web Scrape 课程概述： 本课程旨在教授学员如何利用新一代AI驱动的网络爬虫工具，高效、精确地从网络获取数据，突破传统爬虫的局限。课程将重点介绍ScrapeGraphAI、Jina Reader API和FireCrawl等先进工具，它们能够实现AI级的数据抓取速度和精度，并提供直观的操作体验，无需复杂的编码。 课程亮点： * **先进AI工具介绍**：全面介绍ScrapeGraphAI、Jina Reader API和FireCrawl等尖端AI工具，它们在效率、灵活性和易用性上远超传统爬虫。 * **LLM Agent赋能**：学习如何利用LLM Agent将抓取的数据转化为有价值的信息，实现智能问答和自动化表单填充，简化工作流程。 * **AgentQL技术**：掌握AgentQL技术，无需手动配置选择器（Selector），即可直接与网页元素进行交互，提高爬取效率和灵活性。 * **面向广泛学员**：课程内容设计简单易懂，适合数据科学家、SEO专家以及初学者，通过详细案例帮助学员快速掌握AI网络爬虫技术。 课程目标： 完成本课程后，学员将能够熟练掌握AI网络爬虫工具，并将其应用于数据抓取、信息提取和自动化操作，从而显著提升工作效率。

(Ken Cen出品)Generative AI第11部 企業級的AI解決方案 - Cohere (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: **課程名稱：(Ken Cen出品) 生成式 AI 第11部：企業級AI解決方案 - Cohere** **課程概述：** 本課程為零基礎學習者入門生成式 AI 的理想選擇，重點介紹 Cohere 平台及其在現代 AI 應用開發中的關鍵作用。課程將深入探討 Cohere 的核心功能，並教導學員如何利用其強大的能力於文本生成、語義搜尋及結果重排等領域，加速 AI 應用開發進程。 **課程內容亮點：** * **Cohere 模型應用：** 學習如何運用 Cohere 的 Command R+ 模型，實現文本生成、摘要撰寫、內容重寫和關鍵信息提取等多元化功能。 * **語義搜尋：** 掌握使用 Cohere Embed 構建高效語義搜尋應用，顯著提升文本內容的查找和理解精準度。 * **提升搜尋準確性：** 了解 Cohere Rerank 的應用，學會優化搜尋結果排序，進而改善用戶體驗。 **學習目標：** 本課程結合理論知識與實踐操作，旨在幫助學員將 Cohere 和生成式 AI 模型技術有效地應用於實際項目開發中。無論是生成式 AI 領域的新手或是已有經驗的開發者，本課程都將是實現技術進階的關鍵一步。 **結語：** 立即加入本課程，發掘 Cohere 與生成式 AI 開發的無限潛力。

(Ken Cen出品)Generative AI第12部 視覺之煉金術師 (Udemy) 0 个评论 关注

主页: https://www.udemy.com/course/generative_ai_12/

简介: 好的，這是一份關於Coursera上“Ken Cen出品 - Generative AI第12部 視覺之煉金術師”課程的中文內容摘要： 這門課程是關於ComfyUI，一個基於StableDiffusion的強大工具，在數字藝術和人工智能領域越來越受歡迎。課程旨在幫助學習者從基礎到高級全面掌握ComfyUI，無論是為了創作驚人的AI藝術作品還是深入了解圖像生成技術。 ComfyUI提供了一個直觀的界面，讓用戶能夠輕鬆創建和管理工作流程，即使是初學者也能快速上手。課程內容涵蓋： 1. **ComfyUI概述**：介紹ComfyUI的定義、用途及其基於StableDiffusion的工作原理，學習AI圖像生成的基本概念。 2. **工作流程（Workflows）**：學習工作流程的基本結構，如何創建和管理工作流程。 3. **節點（Nodes）**：深入了解節點的類型、功能，以及如何連接和互動。 4. **提示詞（Prompts）**：掌握撰寫有效提示詞的技巧，理解提示詞對生成結果的影響。 5. **采樣器（Samplers）**：比較不同采樣器的特性，學習如何選擇合適的采樣器以提升圖像質量。 6. **模型（Models）**：了解各種模型的功​​能和用途，學習如何選擇和組合模型以獲得最佳效果。 7. **ControlNet技術**：了解ControlNet如何提升圖像生成精確性，學習使用邊緣檢測等技術。 這門課程適合藝術創作者、開發者以及對AI技術感興趣的學習者，幫助他們掌握ComfyUI這一前沿技術，創造獨特的作品。

(Ken Cen出品)Generative AI第13部 ComfyUI 進階版 - 超真實AI室內設計設果圖製作 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 【(Ken Cen出品)Generative AI第13部 ComfyUI 進階版 - 超真實AI室內設計設果圖製作】 本課程專為欲成為室內設計效果圖創作大師的學習者設計，將引導您從零開始，透過 ComfyUI 及多種強大工具，輕鬆製作超真實的室內設計效果圖。無論您是設計愛好者還是專業人士，此課程都將提供新一代 AI 技術的實用技巧與創意靈感。 **課程亮點：** * **ComfyUI 從零掌握：** 從基礎安裝到高階應用，手把手教學，深入探索 Custom Nodes 的運用，結合 3D 圖片和普通照片，轉換為高清室內設計效果圖。 * **ControlNet 導航裝修設計：** 利用 ControlNet 精準控制室內佈局與設計，確保創作符合客戶需求，創造和諧空間。 * **Florence2 強大 Prompt 創作支持：** 使用 Florence2 自動生成高效 Prompt，讓 AI 精準理解您的設計意圖，提升設計效果。 * **Sam2 Segmentation 精準圖像編輯：** 輕鬆選取圖片特定區域進行細緻修改，打磨每一個細節，呈現完美效果圖。 * **實戰案例帶您完成創作：** 結合實際案例，引導學員完成真實的室內設計效果圖，從基礎到進階，從設計到渲染，全面掌握 ComfyUI 的應用技巧。 本課程是提升室內設計技能的難得機會，鼓勵您立即報名，開啟 AI 輔助設計之旅。

(Ken Cen出品)Generative AI第14部 ComfyUI 進階版 - 製作商業產品廣告海報 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: None

(Ken Cen出品)Generative AI第15部 ComfyUI 進階版 - 自動化FLUX流程攻略 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：(Ken Cen出品) Generative AI 第15部 ComfyUI 進階版 - 自動化FLUX流程攻略 这是一门面向 Mac 用户，旨在掌握 Flux 工作流和 AI 图像生成技巧的进阶课程。课程将带领学员从零开始，深入了解 Flux 工作流的运作逻辑，并结合 ComfyUI 和先进 AI 模型进行高效图像生成。 **课程亮点:** * **Mac 上运行 Flux 工作流:** 手把手教你在 iMac 上搭建 Flux 工作流环境。 * **Text LLM Conditioning:** 定制 Prompt，实现更精准的文字生成。 * **模型切换:** 灵活切换 T5XXL 和 CLIP-L 模型，提升生成效率。 * **自动化分辨率计算:** 自动计算图片分辨率与尺寸，优化工作流。 * **MaskEditor 与 SAM2:** 实现自定义遮罩处理和 Inpainting 修补。 * **图像放大 (UpScaling):** 将小图像高清化。 * **Flux LoRA 工作流:** 制作可切换的图生图设置。 * **图像 LLM 与 Modify Image LLM:** 处理复杂的图像生成与修改逻辑。 * **ComfyUI 安装指南:** 在 iMac 上安装和配置 ComfyUI。 * **添加图像细节:** 提升作品质感。 * **Max Shift 与 Modify Image 实战:** 掌握图像修改的关键技术。 * **Image Input 与 Text Input 逻辑:** 理解和控制图像与文字输入。 课程旨在帮助学员抢占 AI 图像生成的先机，解锁 Flux 工作流的无限可能，释放创作潜力。

(Ken Cen出品)Generative AI第16部 ComfyUI 進階版 - 360度無縫全景圖 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：(Ken Cen出品) Generative AI 第16部 ComfyUI 進階版 - 360度無縫全景圖 课程概述： 本课程旨在教授学员如何使用 ComfyUI 创作高质量的 360 度无缝全景图，适用于 VR 等沉浸式体验。课程将从零开始，深入讲解生成全景图的核心技术，重点解决图像首尾无法对齐的难题，并通过实战案例指导学员如何处理图像边缘对齐、调整光影衔接，以及最终优化输出，将创作水平提升至专业级别。本课程将帮助创作者打破技术限制，充分发挥 ComfyUI 在 360 度全景图创作中的潜力，进入 VR 创作的广阔天地。 课程亮点： * **掌握 360 度全景生成技术：** 学习使用 ComfyUI 创作高质量、适用于 VR 的全景图。 * **破解无缝衔接难题：** 学习关键技术，确保全景图在 360 度环绕中实现完美首尾衔接。 * **实战应用与专业指导：** 通过案例演练，学习优化技术，提升作品专业度。

(Ken Cen出品)Generative AI第17部 ComfyUI 進階版 - AI偶像時代 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：(Ken Cen出品) Generative AI 第17部 ComfyUI 進階版 - AI偶像時代 课程概述： 本课程旨在教授学员如何利用ComfyUI和AI技术，在本地环境中创建属于自己的虚拟网络偶像。通过一张基础图片，学员将学会生成多场景、多表情的虚拟人物形象，从而快速进入网红流量市场。课程适合零基础的个人创作者、工作室及品牌运营人员，无需编程或深度学习背景。 课程亮点： * **零基础上手**：操作简便，无需专业技术背景。 * **一张图生成无限可能**：利用AI技术，从单张图片出发，生成虚拟偶像在不同场景、角度和表情下的多样化形象，并可用于制作海报、宣传图或视频封面。 * **ComfyUI与LivePortrait深度实战**：详细讲解ComfyUI的安装与使用，结合LivePortrait模型，打造个性化AI人物，并介绍InsightFace等技术以增强表情和动作生成。 * **多场景应用**：虚拟偶像可用于直播、短视频、海报创意、品牌代言等，并能通过替代真人拍摄来降低成本、提升效率。 目标学员： 个人创作者、工作室、品牌运营人员。

(Ken Cen出品)Generative AI第18部 如何訓練DeepSeek大語言模型 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: **課程名稱：**(Ken Cen出品)Generative AI第18部 如何訓練DeepSeek大語言模型 **課程概述：** 本課程由Ken Cen出品，旨在教授學員如何利用Python代碼，以低成本訓練強大的DeepSeek大語言模型。課程將深入剖析DeepSeek-R1的技術原理與性能優勢，該模型是中國AI企業DeepSeek開源的一項顛覆性突破，性能媲美OpenAI的頂級推理模型，但成本僅為其四十分之一，已引起全球科技巨頭和政界的廣泛關注。學員將從理論到實踐，親手操作，掌握成為下一代AI開發者的關鍵技能。 **課程內容詳情：** * **DeepSeek模型家族介紹：** 深入了解DeepSeek的發展歷程及其各個版本的技術特點，包括DeepSeek V1, V2, V3, R1-Zero, 以及核心的DeepSeek R1。 * **神經網絡基礎：** 全面解析神經網絡的組成與基本原理，包括前饋神經網絡的架構（輸入層、隱藏層、輸出層、Softmax、Logits、激活函數）及其在Python中的訓練方法（tensor, epoch）。 * **Transformer架構詳解：** 深入理解Transformer的核心機制，包括Attention機制、多頭自注意力（MHA）、分組查詢注意力（GQA）和多查詢注意力（MQA），以及位置嵌入（Positional Embedding）。 * **先進架構與技術：** 探索多頭注意力（MLA）、旋轉位置嵌入（RoPE）以及混合專家架構（MoE）等前沿技術。 * **Python實踐：** * 用Python編寫MLA的各層及整體結構。 * 學習如何將RotaryEmbedding集成到MLA中。 * 指導如何使用Python編寫混合專家架構。 * 詳細講解如何實現並編寫DeepSeek模型。 * 指導如何實現Transformer的Encoder和Decoder部分。 **學習目標：** 學員將能夠： * 理解DeepSeek大語言模型的技術優勢和應用前景。 * 掌握神經網絡和Transformer的底層原理。 * 熟練使用Python進行深度學習模型的開發與訓練。 * 具備獨立訓練和優化類似DeepSeek的大型語言模型的能力。 * 為成為下一代AI開發者打下堅實基礎。

(Ken Cen出品)Generative AI第19部 DeepSeek如何 Fine-tune (微調)大語言模型 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 這門由Ken Cen出品的Coursera課程《Generative AI第19部 DeepSeek如何 Fine-tune (微調)大語言模型》旨在帶領學員從零開始，全面掌握DeepSeek大語言模型的微調技術。課程內容涵蓋DeepSeek的發展與技術亮點，並深入講解如何運用Hugging Hub和Tokenizer進行數據預處理。 課程重點包括： * **數據預處理**：利用Tokenizer進行文本分詞、數據清洗、標準化和文本編碼，包括設定序列長度、padding和truncation。 * **超參數設定與模型評估**：探討學習率、批次大小、梯度累積等超參數的調整，指導如何配置labels與dtype，以及使用標準指標評估模型性能。 * **微調(Fine-tune)實踐**：詳細解析模型微調流程、數據加載、預處理，並分享混合精度訓練等訓練技巧。 * **量化(Quantization)**：介紹8-bit和4-bit量化技術及其原理，並指導實作輕量級部署。 * **Low-Rank Adaptation (LoRA)**：解析LoRA原理，並通過實戰案例演示其在DeepSeek微調中的應用。 * **監督式微調(Supervised Fine-Tuning)**：講解如何使用標註數據提升模型準確性與一致性，並介紹模型評估流程。 * **Chain of Thought (CoT)**：講解CoT概念及其重要性，並展示如何構建CoT格式輸入以引導模型生成具備推理流程的答案。 * **Dataset推理邏輯語句轉換**：深入解析如何轉換數據集格式，使模型能理解並生成邏輯推理，並提供模板設計範例。 * **GRPO框架應用**：介紹GRPO（Gradient Reward Policy Optimization）在模型微調中的應用，並詳細講解其參數配置、獎勵函數設計與訓練流程。 本課程內容全面且實戰性強，適合AI技術的入門者及進階工程師，旨在幫助學員掌握DeepSeek微調的無限可能，在Generative AI領域取得突破。

(Ken Cen出品)Generative AI第20部 AutoGen + MCP 打造 Manus 智能體 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：(Ken Cen出品)Generative AI第20部 AutoGen + MCP 打造 Manus 智能體 课程概述： 本课程由Ken Cen主讲，聚焦生成式AI技术，旨在教授学员如何利用AutoGen框架和MCP模型上下文协议，从零开始构建“Manus级”的智能体。课程强调AI智能体的智能化和高效性，将引导学员掌握AutoGen框架的应用，学会快速设计、调试和部署AI代理，实现消息协同与工具调用。同时，课程会解析MCP开放标准，教授如何通过JSON-RPC协议连接外部数据源和工具，使智能体能灵活调用各类资源，实现动态上下文信息交换，从而极大提升应用效果。课程包含深入的实战案例，覆盖环境搭建、依赖安装、智能代理定制与协同工作等全流程，帮助学员从入门到精通。此外，课程还将探讨AutoGen的多智能体协作机制，如RoundRobin分工、工具调用反思与结果整合，以构建功能完备、高效协同的智能体系统，共同开创AI智慧未来。

(Ken Cen出品)Generative AI第21部 如何推理 Llama 大語言模型 上部 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 課程名稱：（Ken Cen出品）Generative AI第21部 如何推理 Llama 大語言模型 上部 課程概述： 你是否對大語言模型的運作原理感到好奇？想要親自打造高效的Transformer模型？這門實戰課程將帶領你從基礎開始一步步學習，涵蓋從模型的整體架構到每個細節的專業講解。 課程內容包括： - 利用PyTorch搭建Transformer模型的核心技術 - 深入理解Input embedding、Positional Encoding、Layer Normalization、Feed Forward Network、Multi-Head Attention、Cross Attention等技術 - 如何實現Initial Transformer翻譯功能的Tokenizer - 創建雙語數據集和DataLoader - 實現數據驗證和評估 課程結合前沿技術與實戰案例，除了理論講解，還會教授模型在實際應用中的優化技巧，包括如何利用預計算的頻率參數和在推理階段使用KV Cache來提升模型運行效率。 無論你是深度學習初學者還是有經驗的愛好者，這門課程都將提供豐富的學習內容，讓你找到自己的學習亮點。

(Ken Cen出品)Generative AI第22部 如何推理 Llama 大語言模型 下部 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 本課程《(Ken Cen出品)Generative AI第22部 如何推理 Llama 大語言模型 下部》旨在深入探討大型語言模型（LLM）Llama 3 的核心原理與推理實踐，透過理論和實踐相結合的教學方式，幫助學員徹底理解其工作原理及技術細節。 課程內容涵蓋以下幾個核心主題： 1. **Llama 3 的核心機制**：學員將學習到 Llama 3 相較於原版 Transformer 的關鍵改進，包括 KV Cache、Grouped Query Attention (GQA)、旋轉位置編碼 (RoPE) 和 RMSNorm 的作用及優勢。 2. **高效 PyTorch 推理實戰**：通過具體的實戰代碼，學員將學會如何使用 PyTorch 加載預訓練模型、實現逐 Token 生成、靈活運用 KV 緩存來加速推理，並掌握各種核心採樣策略如 Top-P 和 Temperature。 3. **工程化技巧**：課程會教授學員如何處理 Padding、判斷結尾標記 (EOS) 及優化 Prompt，使其推理代碼能適應不同的硬件環境（如 CUDA、MPS、CPU）。 通過本課程，學員不僅能理解 Llama 3 的運作邏輯，還能動手編寫、優化及運行自己的推理流程，為進一步的模型定制和優化奠定基礎。這是一次從基礎到實踐的全面學習體驗，幫助參與者掌握生成式 AI 的先進技術。

(Ken Cen出品)Generative AI第23部 訓練大語言模型必修 - LoRA & Quantization (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 这是一个由Ken Cen出品的关于生成式AI的课程，重点讲解了在训练大型语言模型（LLM）时至关重要的两个技术：LoRA (Low-Rank Adaptation) 和量化（Quantization）。 **LoRA部分** * **核心原理:** LoRA通过一种参数高效的方法来微调大型模型。它冻结原始模型的大部分权重，仅通过引入两个低秩矩阵（A和B）来更新模型。这种方法的显著优势在于，微调所需的参数量相比传统全量微调大大减少，从而节省了时间和计算资源。 * **PyTorch实战:** 课程将深入PyTorch，从`torch.nn.utils.parametrize`开始，手把手教你如何将LoRA的参数化逻辑集成到线性层中。通过MNIST分类任务的演示，帮助学习者快速掌握LoRA的微调流程。 * **细节与验证:** 课程不仅会讲解如何冻结原始权重、进行训练和测试，还会重点关注如何对比LoRA启用和禁用时的性能差异，并验证原始权重是否得到了有效保持。 * **参数效率分析:** 通过计算与对比原始模型和LoRA模型之间的参数量，用数据说话，清晰地展示LoRA在参数效率上的优势。 * **数学推导与实现:** 深入讲解LoRA背后的数学原理，从奇异值分解（SVD）的基础概念，到低秩近似矩阵的生成，再到`W+BA*scale`这一数学逻辑的推导，实现理论与实践的完美结合。 **量化（Quantization）部分** * **对称 vs. 非对称量化:** 深入对比两种主要的量化策略（对称和非对称），重点讲解Scale (S) 和 Zero-Point (Z) 的配置技巧，以实现更低的量化误差。 * **PTQ (Post-Training Quantization) 实战:** 手把手演示训练后量化（PTQ）的完整流程，包括插入观察器、数据校准、S/Z计算，最终目标是能够生成INT8模型，便于部署。 * **QAT (Quantization-Aware Training) 精髓:** 揭示量化感知训练（QAT）的原理，讲解如何在训练过程中插入“假量化”模块，使得模型在训练时就能够适应量化带来的误差，从而显著减少量化后的精度损失。 总而言之，本课程旨在帮助学员掌握这两个关键技术，以实现AI模型在边缘设备上的高效运行，使其更快速、更小、更智能。

(Ken Cen出品)Generative AI第24部 使用Pytorch編寫 Stable Diffusion 上部 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：(Ken Cen 出品)Generative AI 第24部 使用 PyTorch 编写 Stable Diffusion 上部 课程概述： 本课程全方位解析 Stable Diffusion 及其背后的扩散模型（Diffusion Models），从理论到实践，帮助学员掌握从基础概念、数学原理到完整架构与编码实现的整套流程，并具备在实际项目中进行微调与推论的能力。 课程内容亮点： * **Stable Diffusion 概述**：介绍 Stable Diffusion 作为基于潜在扩散模型的深度学习文本生成图像框架。 * **生成模型与概率分布**：讲解生成模型如何学习数据概率分布，以高斯分布和变分推理为例。 * **扩散模型的正向与逆向过程**：详细阐述扩散模型如何逐步加噪及如何移除噪声还原数据，重点介绍马尔可夫链建模。 * **DDPM 论文数学原理**：深入解读 Denoising Diffusion Probabilistic Models 的数学原理，包括变分下界（ELBO）和重构误差项推导。 * **模型训练方法实作**：演示如何设置噪声日程、选择优化器与 loss 函数，并通过 PyTorch 实例展示完整训练流程。 * **采样生成新数据**：展示从随机噪声到最终影像的迭代采样算法，以及影响速度与质量的关键参数。 * **控制去噪过程**：介绍如何通过无分类器引导（classifier-free guidance）或自定义时间嵌入（time embeddings）来调节生成内容。 * **无分类器引导 (Classifier-Free Guidance)**：理解 "guidance scale" 如何在不依赖外部分类器的情况下提升生成质量，并提供代码示例。 * **CLIP 模型**：讲解 CLIP 模型如何通过对比学习将文本与图像映射到同一向量空间，学习通用视觉语义表示。 * **潜在扩散模型与 VAE**：介绍 VAE 如何将高维图像压缩至低维潜在空间，再利用扩散模型在潜在空间中进行操作。 * **Stable Diffusion 架构**：全面剖析 CLIP 文本编码器、VAE 编码器/解码器、U-Net 去噪网络以及整合管线。 * **编码器与解码器实现**：实作 VAE 编码器将图像映射到潜在表示，并演示如何用 U-Net 和注意力机制还原高分辨率影像。

(Ken Cen出品)Generative AI第25部 使用Pytorch編寫 Stable Diffusion 下部 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: **课程名称：** (Ken Cen出品) Generative AI 第25部：使用 PyTorch 编写 Stable Diffusion (下部) **课程概述：** 本课程是 (Ken Cen出品) Generative AI 第24部：使用 PyTorch 编写 Stable Diffusion (上部) 的延续。在上一部的基础上，本课程将深入实现 Stable Diffusion 的核心关键：**整个扩散过程 (Diffusion Process)**以及 **DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Models) 的模型学习 Latent Space 数据分布**。 课程强调**不依赖任何外部库，仅使用 PyTorch** 作为底层框架，从零开始构建 Stable Diffusion 所需的全部组件。最终目标是让学习者能够在 VSCode 环境下，根据用户输入的 **Prompt** 生成图像。 课程内容将围绕以下重点展开： * **U-NET 架构构建：** 详细讲解 U-NET 的内部结构，包括 Encoder、Bottle Neck 和 Decoder。理解这些组件如何通过不同的参数输入，以及如何在每个组件中结合 **Self-Attention & Cross-Attention** 和 **Residual** 连接。 * **Pipeline 组织：** 阐述如何使用 Pipeline 将 CLIP、VAE 和 U-NET 有机地组织起来。 * **Classifier-Free Guidance：** 解释如何利用不同的 Classifier Free Guidance 策略来输出不同的噪声预测。 * **模型集成与图像生成：** 学习如何将 Context 输入与噪声预测相结合，得到 U-NET 的最终输出，并将其输入到 Stable Diffusion 的预训练模型权重中，从而实现根据 Prompt 生成图片。 **核心亮点：** * **纯 PyTorch 实现：** 深入理解 Stable Diffusion 的底层实现细节，不依赖高级封装库。 * **核心技术讲解：** 聚焦扩散过程、DDPM、Latent Space、U-NET 架构、Attention 机制等关键技术。 * **完整流程演示：** 从 U-NET 的构建到最终的图像生成，贯穿 Stable Diffusion 的完整流程。 * **实践导向：** 旨在帮助学习者掌握如何在代码层面实现 Stable Diffusion，并在实际环境中生成图像。

(Ken Cen出品)Generative AI第26部 Mistral 語言模型的架構秘密 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 課程名稱：（Ken Cen出品）Generative AI第26部 Mistral 語言模型的架構秘密 課程概述：本課程是Generative AI系列的延續，專注於Mistral大語言模型與原始Transformer模型之間的結構差異，深入講解大語言模型架構技術的原理。課程涉及的關鍵技術包括： 1. **滑動窗口注意力（Sliding Window Attention）**：通過限制注意力計算在固定大小的窗口內來減少計算量。 2. **滾動緩衝區緩存（Rolling Buffer Cache）**：在推理過程中用於保存中間計算結果的緩存技術。 3. **稀疏混合專家模型（Sparse Mixture of Experts, MoE）**：利用多個專家子網絡進行並行處理，以提升模型的容量和效率。 4. **KV緩存（Key-Value Cache）**：在注意力機制中儲存Key和Value的緩存，從而加速推理。 5. **前饋網絡（Feedforward Networks，Experts）**：在MoE中，負責處理不同輸入的多個獨立前饋子網絡。 6. **模型分片（Model Sharding）**：將模型參數分散到多個設備上以減少單一設備的負擔。 通過這些技術，學員將能夠深入理解大語言模型的運作原理及其架構設計的創新點。

(Ken Cen出品)Generative AI第27部 強化學習模型RLHF 與 策略梯度優化 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 肯·陳出品的《生成式AI第27部：強化學習模型RLHF與策略梯度優化》課程，旨在深入講解強化學習（RL）的核心概念與技術，特別側重於實現 RLHF（基於人類回饋的強化學習）系統。 課程重點包括： * **獎勵模型（Reward Model）的構建**：探討如何利用獎勵模型評估模型行為的好壞，與傳統監督式學習依賴標註資料不同。 * **軌跡（Trajectories）及其在RL中的作用**：解釋由狀態、動作、獎勵組成的序列（軌跡），是計算期望報酬、更新策略和訓練模型的基礎。 * **強化學習（RL）演算法與策略梯度優化**：介紹RL如何讓模型透過與環境互動學習「好策略」，並詳述策略梯度（Policy Gradient）如何直接優化模型輸出機率以獲得高獎勵。 * **Advantage Function, Q Function, 和 Value Function**：闡述Value function評估狀態的「長期價值」、Q function評估狀態下採取動作的價值，以及Advantage function用於比較動作相對於平均策略的優劣，是降低估計方差的關鍵。 * **Off-Policy Learning與Importance Sampling**：講解Off-policy learning如何利用非當前策略產生的軌跡來訓練模型，提升數據利用率，並介紹Importance Sampling作為數學工具，用以修正策略不一致性帶來的偏差。 本課程不僅教授實作RLHF系統的技巧，更旨在從根本上理解語言模型如何在實際應用中通過微調和優化來符合人類偏好。

(Ken Cen出品)Generative AI第28部 LLM 對齊革命 - PPO X DPO 策略優化 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 這門課程是「(Ken Cen出品)Generative AI第28部 LLM 對齊革命 - PPO X DPO 策略優化」。它建立在第27部的基礎之上，深入教授如何使用 PyTorch 實作 PPO (Proximal Policy Optimization) 和 DPO (Direct Preference Optimization) 這兩種主流的 AI 對齊技術。 課程的重點在於： * **PPO 對齊技術**：詳細解釋 PPO 的組成，包括損失函數、剪裁、Advantage Function、Value Function、Entropy 獎勵，以及 Frozen Model 和 KL 懲罰的應用，以確保訓練穩定性並鼓勵模型探索。 * **DPO 對齊革命性方法**：講解 DPO 如何從配對比較中學習人類偏好，推導 DPO 損失函數，並探討 KL 散度約束和 Lagrange 乘子技術。 * **PyTorch 實戰**：透過 PyTorch 實際操作，學員將能獨立實現 PPO 和 DPO 的訓練流程，以及 SFT (Supervised Fine-Tuning)，並計算 Log Probability、KL 散度、Entropy 等關鍵指標。 學習本課程的目標是提升 LLM 的使用者友善性和精確度，掌握類似 ChatGPT 的策略調整機制，並跟上 AI 領域的對齊技術趨勢。

(Ken Cen出品)Generative AI第29部 神經網絡2.0 - KAN vs 傳統MLP (Udemy) 0 个评论 关注

主页: https://www.udemy.com/course/generative_ai_29/

简介: 《生成式AI第29部：神經網絡2.0 - KAN vs 傳統MLP》課程旨在深入解析神經網絡的發展，從基礎的多層感知器（MLP）概念講起，闡述其在PyTorch中的實現、實際數據訓練及測試評估方法。課程核心是介紹革命性的KAN（Kernel-based Activation Networks）架構。 KAN的優勢在於，它摒棄了MLP中固定的激活函數，轉而採用數學曲線，如貝茲曲線（Bézier curves）和B-Spline，配合基底函數（basis functions）來構建神經元。這種「局部控制」（local control）的設計，使得神經元能更精細地響應特定輸入範圍，尤其有利於處理高維或稀疏數據。此外，課程還會探討網格擴展（mesh extension）的概念，以增強模型的「解析能力」和「數值穩定性」。總之，該課程將引導學員理解從傳統MLP到新型KAN架構的演進，掌握其背後的數學原理與實作技巧。

(Ken Cen出品)Generative AI第9部 掌握 Llama-Index 開啟數據檢索新篇章 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: **課程名稱：** (Ken Cen出品) Generative AI 第9部：掌握 Llama-Index，開啟數據檢索新篇章 **課程概述：** 本課程旨在教授開發者和數據科學家如何利用 Llama-Index（原 GPT Index）這一強大的工具，顯著提升大型語言模型（LLM）的效能，並優化數據檢索效率。在當前數據驅動的時代，快速準確地處理和檢索海量數據是關鍵挑戰。Llama-Index 不僅是 LLM 的數據庫索引工具，更能增強數據處理能力，助力進入人工智能領域。 **課程亮點：** * **Query Pipeline：** 從基礎到高階，學習優化查詢管線以獲得更準確、更快速的結果。 * **Chroma 與 VectorStore Index：** 掌握熱門向量儲存技術，實現高效大規模數據檢索。 * **Document Chunks：** 學習將大文檔分割為可檢索的小單元，提升查找效率。 * **Streaming 技術：** 體驗即時數據流處理，打造流暢使用者體驗。 * **Retriever 技術：** 探索最新檢索技術，快速精準提取關鍵數據。 * **Ollama 集成與 Embedding 技術：** 學習運用嵌入式技術提升檢索性能，並與 Ollama 無縫整合。 **課程知識點：** * **數據索引本質：** 深入理解不同格式數據的索引方法，並有效結合 LLM 進行查詢。 * **查詢增強技術：** 學會提升語言模型回答準確度的方法。 * **多樣化數據支持：** 靈活處理文本、API、SQL 資料庫等多種數據源。 * **實戰項目：** 通過智能客服系統等案例，快速掌握 Llama-Index 應用。 * **性能調優：** 學習處理大規模數據及優化系統效率的技巧。 立即報名，掌握 Llama-Index，領先數據檢索技術前沿！

(Ken Cen出品)Generative AI第一部 - 從LangChain接入ChatGPT到製作股票分析AI團隊 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: **課程名稱：** (Ken Cen出品) Generative AI第一部 - 從LangChain接入ChatGPT到製作股票分析AI團隊 **課程概述：** 本課程旨在教授學員如何掌握生成式人工智能(Generative AI)的關鍵技術，透過全實作模式，從基礎概念到實際應用，幫助學員提升業務效率與創造力。 **課程亮點：** * **生成式人工智能概述：** 建立紮實的理論基礎，深入理解核心概念與原理。 * **LangChain的使用：** 學習利用LangChain串接各種大型語言模型(LLM)，提升AI的靈活性與功能。 * **Prompt Template提示詞模板：** 掌握如何設計提示詞，精準訓練與引導LLM，使其按照預期執行任務。 * **Chain技術：** 透過組合基本單元，實現AI的複雜行為，為業務帶來變革。 * **RAG檢索增強生成：** 學習將PDF和網站信息整合至AI，使其能更準確地回答相關問題。 * **文本分割器Chunking與Embeddings技術：** 深入了解文本處理與向量化，利用向量數據庫進行高效的相似性搜索。 * **製作AI Agent：** 指導學員如何創建AI Agent，甚至組建AI團隊，實現業務自動化。 **課程要求：** * 一台電腦 * 基礎Python知識 **課程價值：** 無論是新手還是資深專家，均能從中獲益，掌握未來關鍵技能，開啟人工智能之旅。

(Ken Cen出品)Generative AI第七部 AI之眼 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: **課程名稱：** (Ken Cen出品) Generative AI第七部 AI之眼 **課程概述：** 本課程專為足球愛好者、數據科學家和AI開發者設計，旨在教授學員如何利用YOLO、Ultralytics、Scikit-learn、Supervision和OpenCV-Python等技術，構建精確的視頻處理系統，實現對足球運動員、裁判、足球等目標的自動標註與識別。 **課程亮點：** * **實戰技能：** 從基礎理論到高級實踐，學員將學會建立完整的AI視頻分析系統，用於識別足球場上的各種情況。 * **前沿技術：** 深入探討YOLO和Ultralytics物體檢測技術，結合Scikit-learn機器學習模型和OpenCV-Python視頻處理能力。 * **廣泛應用：** 課程內容不僅適用於足球比賽分析，還可擴展至其他運動、安防監控等多種場景。 * **YOLO模型訓練與優化：** 深入理解YOLO架構，學習使用Ultralytics進行模型訓練和優化。 * **視頻處理與標註：** 運用OpenCV-Python實現視頻的讀取、處理與標註。 * **機器學習模型應用：** 結合Scikit-learn，掌握建立和應用機器學習模型進行數據分析與預測。 * **實時應用：** 學習將技術應用於實時系統，實現即時視頻分析與反應。 **目標學員：** * 足球愛好者 * 數據科學家 * AI開發者 * 任何對AI視頻分析感興趣的專業人士 **課程價值：** 提升技術水平，拓展職業視野，成為AI足球視頻分析領域的佼佼者。 **立即報名，開啟你的AI足球視頻分析之旅！**

(Ken Cen出品)Generative AI第二部 - 人機對話大師：打造流暢AI互動系統，實現無縫交流 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 這個Coursera課程「(Ken Cen出品)Generative AI第二部 - 人機對話大師：打造流暢AI互動系統，實現無縫交流」是一門關於如何運用Python和AI技術開發實時語音交互系統的一站式課程。 課程內容涵蓋： * **Python基礎回顧**：幫助學員打好程式設計基礎，為後續學習做準備。 * **LangChain和Groq應用**：介紹並指導學員如何運用這些前沿AI技術處理複雜任務和數據。 * **實時語音轉文字**：教授如何從麥克風獲取用戶語音並轉換為文字，為智能問答做基礎。 * **智能問答系統**：結合ChatGPT等大語言模型，建立能精準理解和回應用戶問題的智能系統。 * **高品質文字轉語音**：利用語音合成技術，將文本回覆轉換為自然語音，提升用戶體驗。 * **Streamlit網頁應用開發**：指導學員如何使用Streamlit將所有功能集成到一個具備美觀易用界面的網頁應用中。 本課程強調其全面系統性、前沿技術應用以及豐富的實戰項目經驗。旨在幫助學員從零開始，掌握人機實時對話系統的開發，成為人工智能對話領域的佼佼者，並開啟人機交互的新紀元。

(Ken Cen出品)Generative AI第五部（前端） - Generative UI 生成式UI (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: (Ken Cen出品) Generative AI第五部（前端）- Generative UI 生成式UI 本課程聚焦於生成式UI（Generative UI）的前端開發，探討如何將AI技術與使用者界面（UI）開發無縫結合。課程將以Next.js、TypeScript、shadcn-ui、langchain.js和AI SDK為主要工具，指導學員如何接收和處理後端傳遞的數據，並在網頁中生成動態使用者界面。 課程重點包括： * **Streaming和Next.js的數據處理：** 學習在伺服器與客戶端之間進行高效的數據傳輸與處理。 * **Langchain.js的使用：** 深入了解如何在JavaScript中應用AI技術，連結大型語言模型（LLM）與langGraph的其他節點。 * **Shadcn-ui的UI生成：** 探索如何利用shadcn-ui構建動態且高度適應性的使用者界面。 * **AI與UI的協同工作：** 詳細講解不同技術如何協同運作，創造出智能高效的使用者界面。 本課程適合希望掌握最新AI技術並將其應用於實際UI開發的開發者，無論是初學者或經驗豐富者，皆能從中獲益。課程旨在幫助學員迎接AI與UI結合的趨勢，成為下一代技術專家，創造令人驚嘆的用戶體驗。

(Ken Cen出品)Generative AI第八部 AI之眼2 動態追蹤與分析 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：(Ken Cen出品)Generative AI第八部 AI之眼2 動態追蹤與分析 课程概述： 本课程是 Ken Cen 团队出品的 Generative AI 系列第八部，专注于视频分析中的核心技术：动态追踪与分析。在当今的数字时代，视频分析在智能监控、体育比赛分析、自动驾驶等领域扮演着至关重要的角色。 本课程的重点在于介绍和应用两种强大的视频分析技术： 1. **HSV 色彩模型**：课程将深入讲解 HSV 色彩模型，并阐述其在颜色分割和物体分类方面的优势，以及与传统 RGB 模型相比的独特之处。 2. **惯性分类器**：学员将学习如何利用惯性分类器来提高物体分类的稳定性和准确性，有效应对光线变化和物体遮挡等挑战。 通过本课程，学员将通过实际项目案例，掌握如何在视频中应用 HSV 分类器进行物体检测和追踪，并学会惯性分类器的使用技巧。课程设计从零基础开始，循序渐进，即使是初学者也能轻松入门并最终精通这些技术。 无论您是希望提升 AI 领域技能，还是计划开发自己的视频分析项目，本课程都将是您不容错过的宝贵资源。立即报名，开启您的视频分析学习之旅！

(Ken Cen出品)Generative AI第六部 - 結合AI SDK與Langchain. js創建全棧生成式UI (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: **课程名称：** (Ken Cen出品)Generative AI第六部 - 結合AI SDK與Langchain. js創建全棧生成式UI **课程概述：** 本课程是Generative AI系列的第六部分，将深入探讨如何利用AI SDK和Langchain.js来构建全栈生成式UI。在前两部分课程中，我们已掌握了使用Python构建Gen UI后端以及使用Next.js构建Gen UI前端的基础。本部分课程将在此基础上，引入更先进的工具以提升开发体验和效率。 **核心内容：** * **AI SDK：** 专注于AI SDK如何赋能前端开发者，使其能够无缝连接大型语言模型（LLM）并构建生成式用户界面。课程将讲解如何通过AI SDK将AI能力集成到前端应用中，实现智能化交互和个性化用户体验。 * **Langchain的JS版本：** 介绍Langchain的JavaScript版本，重点在于其在构建智能代理（Agent）、工具调用（Tool calls）以及多图（multi-graph）等方面的强大能力。通过LangGraph，学员将学习如何创建复杂的交互逻辑和数据处理流程，从而提升应用的智能性和灵活性。 * **AI SDK与Langchain的结合：** 课程的一大亮点是深入讲解如何将AI SDK与Langchain结合，从而创造全新的前端和后端生成式UI。学员将学习具体的实践方法，掌握这些先进工具的应用技巧，从而全面提升开发技能。 **学习目标：** 无论学员是为了提升前端开发技能，还是对AI驱动的智能应用感兴趣，本课程都将提供丰富的知识和实用的技能。学员将能够掌握构建全栈生成式UI的核心技术，并为未来的AI应用开发做好准备。 **课程价值：** 本课程旨在帮助学员探索前端与后端生成式UI的全新可能性，为开发者提供一个深入学习和实践AI驱动开发的机会。

(Ken Cen出品)Generative AI第四部（後端） - AI x UI = 生成式UI (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称： (Ken Cen出品) Generative AI 第四部（后端） - AI x UI = 生成式UI 课程概述： 本课程聚焦于将生成式人工智能（Generative AI）与用户界面（UI）设计相结合的前沿技术。通过学习，您将掌握如何为不同用户生成个性化的UI，或为同一用户创建多样化的UI设计。本课程是系列课程的后端部分，专注于构建强大的LLM（Large Language Model）后端Endpoint。 课程亮点： * **最新热点技术：** 结合Generative AI与UI设计，探索AI驱动的UI生成。 * **后端技术核心：** 深入讲解构建LLM后端Endpoint所需的关键技术。 * **工具与框架：** * **Langchain Agent：** 学习构建和管理多代理系统。 * **AgentState：** 掌握代理状态管理。 * **LangGraph：** 学习图形化编程和复杂数据处理。 * **LangServe：** 快速构建FastAPI Endpoint。 * **LangChain Tools：** 自定义Langchain工具。 * **Poetry：** 学习Python依赖管理。 学习收益： * 抢占未来技术制高点，提升专业技能。 * 在AI与UI设计的交叉领域脱颖而出。 * 成为生成式人工智能与UI设计的先锋。

(Ken Cen出品)SWIFT3入門篇-蘋果手機開發語言SWIFT3課程 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: **课程名称：** (Ken Cen出品)SWIFT3入门篇-苹果手机开发语言SWIFT3课程 **课程概述：** 本课程专为零基础学员设计，无论您是否有编程经验，甚至没有苹果电脑 Mac，都能轻松入门苹果开发语言 Swift 3。课程从零开始，详细讲解开发环境的搭建与配置，包括 Windows 系统下的学习方法。您将快速熟悉开发环境界面，了解各种库对象，并在课程开始的2小时内编写出您的第一个苹果应用程序。 课程将深入教授 Swift 3 语言的各项特性，帮助您编写更“智能”、更稳定、更高效的程序，例如如何防止应用崩溃，如何减轻重复代码编写负担，以及如何加速编程开发。 此外，课程还将涵盖苹果的高级功能，包括图片插入、图形动画、音乐及声音控制、传感器应用、3D Touch、视频下载、Google API 接入等，致力于提供可能是最全面的中文在线苹果开发课程。 学习的最后阶段，您将动手实践，开发诸如连接网络数据库、制作实时聊天软件、地图应用等实际项目，掌握专业开发者才知的“秘密”。 最后，课程还会指导您如何将开发的应用程序上架到苹果商店，添加内购项目，以及如何创建网站推广您的应用，帮助您开启苹果工程师的职业生涯。

(Ken Cen出品)建網百科全書-使用 HTML,CSS,JS, jQuery,php,mySQL 建立網站 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: **課程名稱：** (Ken Cen出品)建網百科全書-使用 HTML,CSS,JS, jQuery,php,mySQL 建立網站 **課程概要：** 本課程由Ken Cen教授，旨在從零基礎開始，教授學員10種網頁開發語言和工具，包括HTML, HTML5, CSS, CSS3, JavaScript, jQuery, jQueryUI, Bootstrap, Wordpress, PHP, MySQL等。課程內容豐富，將帶領學員實際動手建立12個不同類型的網站實例，涵蓋了eBay、YouTube、AirPods、Tesla等知名網站的頁面設計與功能實現。這將是一段融合趣味與挑戰的學習旅程，學員將一步一步從完全不懂到具備專業的網站建置能力，打造屬於自己的網站。

(Ken Cen出品)建網進階篇-製作您自己的WordPress主題使用HTML,CSS,php,Bootstrap (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: **課程名稱：** (Ken Cen出品)建網進階篇-製作您自己的WordPress主題使用HTML,CSS,php,Bootstrap **課程概述：** 本課程專為希望打造個性化WordPress網站的學員設計，教授如何從零開始製作屬於自己的WordPress主題。課程融合了HTML、CSS、PHP、MySQL、jQuery及Bootstrap等關鍵網頁開發技術，旨在幫助學員將現有的靜態網站設計轉化為功能豐富、動態顯示的WordPress主題。 **課程內容重點：** * **基礎準備：** 課程將從伺服器連接、WordPress安裝開始，並介紹所需的伺服器、域名、FTP工具及程式碼編輯工具。 * **WordPress構建：** 深入了解WordPress的檔案結構，並指導學員撰寫第一個WordPress網站。 * **主題開發：** 分別針對網站的各個部分（Header, Footer, Sidebar, Content等）進行設計與開發，將靜態內容轉化為動態 WordPress 功能，實現自動分類、日誌加載、內容顯示和用戶引導等。 * **技術應用：** 充分運用HTML、CSS、PHP、MySQL、jQuery及Bootstrap等技術，賦予網站生命力。 **適合對象：** * 對WordPress網站設計感興趣的學員。 * 希望擁有獨特網站風格並掌握WordPress內容管理系統便利性的學員。 * 具備或希望學習HTML、CSS、PHP、MySQL、jQuery、Bootstrap等網頁開發技術的初學者及進階者。 **課程目標：** 學員將能夠獨立使用HTML、CSS、PHP、jQuery、MySQL等技術，製作出符合個人需求的、功能完善的WordPress主題。

(Ken Cen出品)從零開始學Machine Learning第一部 - 線型回歸，分類與聚類 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 这是一门由Ken Cen出品的Coursera课程，“从零开始学Machine Learning第一部 - 线性回归，分类与聚类”。 **课程概述：** 本课程将带领学员从零基础开始，系统学习机器学习的基础知识和实践技能。课程涵盖了Python语言入门，以及机器学习中常用的数据处理库（如Numpy、Pandas）和数据可视化库（如Matplotlib）。 在掌握了Python及其相关库之后，课程将深入讲解机器学习的核心概念，包括线性回归（Linear Regression）、分类（Classification）和聚类（Clustering），以及相关的算法和概率论概念。 课程特别强调了人工智能作为当前热门领域的人才需求，同时也指出了其学习的挑战性，因为它融合了Python编程、数据处理、数学中的组合学、概率论以及方程等多个学科。 课程以一位没有任何编程经验的学员为起点，循序渐进地引导大家一步步走进机器学习的世界，并进行实践。这是一段奇妙的学习旅程，期待与您同行。

(Ken Cen出品)從零開始學Machine Learning第二部 -深度學習DL篇 (Udemy) 0 个评论 关注

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简介: 課程名稱：(Ken Cen出品)從零開始學Machine Learning第二部 -深度學習DL篇 課程概述： 本課程是Ken Cen繼上一部廣受好評的機器學習課程後推出的進階篇。課程將深入探討深度學習（DL）的核心內容，重點介紹如何使用PyTorch框架在Python中實現各種深度學習演算法。課程旨在克服許多學習者在機器學習難點——演算法理解上的障礙，以深入淺出的方式教授核心演算法，幫助學員從零基礎入門，最終達到專業級別的人工智能學習水平。 課程目標： * 學習深度學習的基本概念與核心演算法。 * 掌握使用PyTorch進行深度學習模型實現的技巧。 * 提升在Python環境下實踐深度學習專案的能力。 * 克服學習機器學習演算法的難關，為進一步學習AI打下堅實基礎。