深度學習實作班(開放選修2)

深度學習實作班(選修2-台中分校技術領袖培訓班)

南部分校首發模組化課程登場!您可選擇連續十六周的技術領袖培訓班完整課程,也可配合時間或原有知識選修課程,讓學習更有彈性。


➤ 關於南部分校第五期技術領袖培訓班

南部分校第五期技術領袖培訓班主要是以十六週的課程規畫,進行人工智慧技術人才的密集培訓。同時,學校也將技術班課程分為機器學習(ML)深度學習(DL)卷積神經網路(CNN)遞迴神經網路(RNN)+自然語言處理(NLP)共四門選修課。您可選擇一次上完十六周的完整課程,也可配合時間或原有知識選擇課程選修。


➤ 關於深度學習實作班(選修2-南部分校技術領袖培訓班)

本課程會先快速一覽機器學習的理論,包括分類、經典問題、流程與方法,接著進入深度學習的核心神經網路的重要概念,搭配手把手實例與學員自行練習,在助教的幫助下,讓學員不僅對於理論的來龍去脈深度掌握,並且能將神經網路實作在任何問題上。 課程中將介紹企業實際案例,並邀請業界與學界人士來校進行實務及學術專題分享,讓學員除掌握知識的深度,也能拓展應用的廣度。


➤ 課程說明

課程時間:2020/12/11 至 2020/12/26 止,共 3 週;每週五、六的早上九點半到下午六點半

上課人數:為維護教學品質,每班人數以 100 人為限

設備準備:請準備個人筆電、耳機來校上課

上課地點:台南市仁德區勝利一街18號 (台灣人工智慧學校南部分校)

課程價格:$12,000

報名方式:採網路報名,請於報名截止日前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者,視同未完成報名。


➤ 適合對象:

  • 適合所有對於人工學習技術有興趣和熱忱的學習者
  • 本課程為進階課程,建議對於機器學習相關技術已有一定了解,想進一步增進深度學習技術的夥伴們參加


➤ 課程特色:

    深度學習作為現在人工智慧爆發的年代裡,最核心的理論,前接廣義的機器學習,後面發展到卷積神經網路,這門課程將帶您深入淺出地了解深度學習的理論,並且手把手實戰給每一位學員。

    本課程會先快速上手機器學習的理論,包括分類、經典問題、流程與方法,然後進入深度學習的核心神經網路的介紹,從理論到實現一一介紹重要的概念,搭配手把手實例與學員自行練習,在助教的協助下,讓學員不僅對於理論的來龍去脈深度掌握,並且能將神經網路實際應用在任何問題上。

    除此之外,除了教學本身,課程還會介紹企業的實際案例,並且邀請業界與學界人士來校,進行業界實務的分享,以及學術專題的演講,讓學員能除了掌握知識的深度,也能拓展應用的廣度。


➤ 課程安排

週別課程內容作業
第一週

機器學習快速上手

  • 機器學習基礎概念
  • 機器學習的種類與對應的經典問題
  • 機器學習的流程(含資料前處理)
  • 機器學習的方法
回家作業
第二週

神經網路概念與實作

  • 網路架構與順向推導
  • 反向學習
  • 模型建構–Tensorflow 與 Keras
  • 函數與超參數設定
  • 訓練結果與模型調整
  • 模型評估
回家作業
第三週

深度學習應用案例

  • 企業案例解說
  • 業界實務分享
  • 學術專題演講
測驗


➤ 超強師資

  • 劉又綺(Yuchi Liu)
  • 台灣人工智慧學校 AI 工程師

國立交通大學應用數學系數學建模與科學計算碩士,專長在於影像處理、三維建模與數值分析。為探索資料科學與視覺影像更進的發展,現專注研究人工智慧的演算法。曾參與 AI 應用於製造相關之多項專案,包括瑕疵檢測、虛擬量測等,以及物件偵測、虛擬試衣等專案。

  • 蔡易霖(Andy Tsai)
  • 台灣人工智慧學校 AI 工程師

國立交通大學應用數學系數學建模與科學計算碩士,專長在於影像處理、三維建模與數值分析。為探索資料科學與視覺影像更進的發展,現專注研究人工智慧的演算法。曾參與 AI 應用於製造相關之多項專案,包括瑕疵檢測、虛擬量測等,以及物件偵測、虛擬試衣等專案。

  • 主辦單位: 財團法人科技生態發展公益基金會
  • 執行單位: 財團法人人工智慧科技基金會
  • 協辦單位:
    中央研究院資訊科學研究所、中央研究院資訊科技創新研究中心
  • 贊助企業:
    台塑企業、奇美實業、英業達集團、義隆電子、聯發科技、友達光電