「Design And Train Neural Networks」課程中，提及的神經網路訓練問題與解決方法為何？

「Design And Train Neural Networks」課程重點整理

這門「Design And Train Neural Networks」課程是 Google DeepMind 與倫敦大學學院（UCL）合作推出的 AI Research Foundations 系列課程的最後一堂課。課程時長四小時，主要著重於神經網路訓練過程的理論與實作，旨在幫助學員深入了解並掌握神經網路訓練的各個面向。

常見問題與解決方案

課程中會介紹模型訓練中常見的問題，例如過擬合（overfitting）與欠擬合（underfitting），並教授如何避免這些情況發生。過擬合指的是模型在訓練資料上表現良好，但在未見過的資料上表現不佳，這通常是因為模型過於複雜，學習了訓練資料中的雜訊。欠擬合則是指模型無法很好地擬合訓練資料，這通常是因為模型過於簡單，無法捕捉資料中的複雜模式。

實作與應用

課程提供實作實驗室，讓學員可以編碼與測試多層感知器（Multilayer Perceptron, MLP），用於簡單分類任務，並親身體驗反向傳播演算法（backpropagation）的運作原理。此外，課程還會透過實際研究案例，讓學員理解神經網路如何支撐現實世界的應用，例如影像辨識或語音系統。

倫理與責任

本課程探討AI 技術的社會影響與倫理風險，如創新背後的潛在安全與社會問題，培養科技責任思維。