應用Google Colab免費GPU資源來完成影像二元分類

最近在朋友的推薦下得知Google竟有提供免費的GPU計算資源，雖然不算太大，但很適合入門的人練練手。我利用了Kaggle上的【Dogs and Cats】資料集及Colab提供的範例整理了一個完整說明的案例。

完整源碼請自行至 https://github.com/OmniXRI/Colab_Bin_Image_Classification 下載。

接著就帶著大家建構一個「深度學習」卷積神經網路(CNN)模型進行影像二元分類系統，主要包括下面四個步驟：

1. 如何取得及建構訓練數據(Training Dataset) 
2. 如何建構一小型深度學習模型(Training Model) 
3. 如何訓練及驗證模型準確度(Valication Accuracy) 
4. 如何應用深度學習訓練成果進行推論(Inference)

有興趣的伙伴，請將Github上「image_classification.ipynb」下載到您的Google雲端硬碟，雙擊後選擇以「Colaboratory」開啟，即可開始享受Google提供的免費GPU運算資訊，開始進入「人工智能」的領域。

如有任何問題歡迎在下方留言討論。

註：程式範例執行時，請按【Shift+Enter】進行單步執行並自動跳至下一行。若想一次全部運行本範例所有代碼，可按【Ctrl+F9】

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