1.   深度學習簡介
        •   TensorFlow與PyTorch
        •   環境建置
2.   深度學習基礎
        •   淺談所需基礎數學知識
        •   再談迴歸分析
        •   梯度遞減演算法
        •   第一個類神經網路
3.   PyTorch基礎
        •   向量、矩陣與張量
        •   自動微分
        •   PyTorch改寫第一個神經網路
        •   DataSet與DataLoader
        •   TensorBoard
4.   類神經網路
        •   PyTorch的模型
        •   Layer
        •   激勵函數(Activation Function)
        •   損失函數(Loss Function)
        •   優化器(Optimizer)
        •   超參(Hyper Parameter)
5.   影像識別基礎 - 卷積神經網路(CNN)
        •   卷積神經網路基礎
        •   Convolution
        •   Pooling Layer
        •   CNN實戰演練
        •   Data Augmentation
        •   淺談OpenCV
6.   PreTrain
        •   PreTrain基礎
        •   Transfer Learning
        •   Batch

7.   影像識別進階 - 物件偵測(Object Detection)
        •   影像識別應用
        •   RCNN物件偵測
        •   YOLO基礎
        •   YOLO環境建置
        •   YOLO Training Model
        •   SSD
8.   其他影像識別應用技巧
        •   風格轉換
        •   人臉偵測
        •   文字辨識
        •   車牌辨識
9.   生成對抗網路(GAN)
        •   生成對抗網路簡介
        •   DCGAN
        •   Deepfake
10.   自然語言處理基礎(NLP)
        •   詞庫
        •   TF-IDF
        •   中文斷字斷詞
        •   RNN
        •   LSTM
        •   BERT
11.   自然語言進階應用 - 語音辨識(Speech Recognition)
        •   語音辨識基礎
        •   PyTorch PreProcess
        •   語音辨識實戰練習
12.   聊天機器人
        •   聊天機器人基礎
        •   聊天機器人相關套件
        •   聊天機器人實戰練習