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4 篇文章
tech Harvard CS50 AI 導讀

Harvard CS50 AI Week 5：Neural Networks——反向傳播、TensorFlow/Keras、CNN 與交通號誌辨識

Week 5 進入神經網路：感知機到多層網路、反向傳播鏈式法則、損失函數、優化器、TensorFlow/Keras 實作、CNN 卷積/池化、專案 Traffic 訓練 CNN 辨識交通號誌。

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tech deep-dive MIT 6.7960 Fall 2024 OCW 導讀

MIT 6.7960 L05：CNN 架構全解析——從卷積核到平移等變性的感知機制

Lec 4 核心重點：為什麼 CNN 是處理網格資料的最佳選擇——卷積、平移等變性、池化與經典架構一次掌握

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tech MIT 6.7960 導讀 (Fall 2024 OCW)

MIT 6.7960 L06：現代 CNN 架構 —— ResNet、EfficientNet、ConvNeXt

ResNet 用殘差連接解決退化問題，讓網路能堆到 100+ 層；EfficientNet 複合縮放平衡深度/寬度/解析度；ConvNeXt 吸收 Transformer 設計重奪 CV 王座。

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ai deep-dive CMU 07-280 完整課程導讀

CMU 07-280 Lecture 14：CNN 如何把影像的空間結構寫進模型

Lecture 14 以 local connectivity 與 parameter sharing 取代全連接影像模型，從 convolution、stride、padding、pooling 走到 AlexNet、GPU data parallelism、ResNet skip connection 與 BatchNorm。

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