神經網路的概念｜政大蔡炎龍 生成式AI 第 2 堂
第二講把上一講的「呆萌型 AI 機器人」拆開：輸入輸出都要變成數字（張量），分類問題用 one-hot 與 softmax 把分數變成機率，神經網路由神經元一層層接起來，訓練就是用梯度下降把 loss 壓小。最後用 Keras 在 MNIST 上打造第一個全連結神經網路，再接上 Gradio 畫板。第二週作業要你自己設計 DNN，唯一的硬規定是不能是三層；長庚衛星班要求截圖驗證正確率最高的那組參數，也鼓勵保留失敗的嘗試。
#keras
2 篇文章Neural Networks——反向傳播、TensorFlow/Keras、CNN 與交通號誌辨識｜Harvard CS50 AI 第 5 週
第 5 週講神經網路：一個 unit 把輸入乘上權重、加 bias、再過 activation function；梯度下降一小步一小步調權重，隱藏層靠 backpropagation 把誤差往回分；影像先做卷積與 pooling 再接一般網路，就是 CNN；序列資料用 RNN 把輸出餵回自己。附逐段時間連結，以及 Traffic 專案的解題思路、易錯處與檢查方式。