姓名：吳佳佳 課程名稱：生成式AI 修課學期：113-2
第一週作業02/18說明 這份作業的目標是使用Python程式碼繪製一個粉色愛心圖形。我選擇使用函數來定義愛心的形狀，並利用matplotli庫來繪製和填充愛心圖案
開發邏輯： 1.使用numpy生成從0到(2\pi)的序列來定義愛心形狀 2.將這些數值代入愛心方程式來計算x和y座標 3.用matplotlib庫來繪製數據，讓愛心呈淡粉紅色
第二週作業02/25說明 這份作業的目標是使用Python程式碼繪製一個自定義的DNN（全連接）手寫數字識別模型。 我的目標是設計一個四層的DNN模型，並對其進行訓練和測試。 最後將模型部署到Gradio上，讓User能夠手繪數字並實時進行預測。
開發邏輯： 1.數據處理： 使用MNIST數據集，將圖像數據進行展平和歸一化，使其適合用於神經網絡訓練。 將標籤轉換為One-Hot編碼格式。
2.建立DNN模型： 設計了一個包含三層隱藏層（每層神經元分別為128、64和32）和一層輸出層（10個神經元，對應0到9的數字類別）的模型。 在每層後添加了Dropout層來防止過擬合。
3.訓練與測試： 使用Adam優化器和交叉熵損失函數來訓練模型，並在測試集上評估其準確率。 進行了10輪訓練，最終模型在測試集上的準確率達到97.74%。
4.部署到Gradio： 使用Gradio創建一個簡單的界面，讓User在繪圖板上畫出數字，並即時顯示模型的預測結果。