深度學習能夠從大量且複雜的數據中預測並轉化為可行的洞見。它被廣泛應用於地球與環境科學領域。本課程為學生提供了以數據、影像、數位訊號為基礎的深度學習識別。在課程中，學生將學習如何使用廣泛應用的工具 pyTorch 來實作深度學習方法。本課程將涵蓋大多數主流的深度學習演算法，例如卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、殘差網絡（ResNet）、自編碼器（Autoencoder）、Transformer架構等等。