技術精英班課程大綱

週次主題內容大綱
1課程介紹與人工智慧概觀
    2Python 資料處理及探索分析
    • Python 快速上手
    • Python 資料處理、分析與視覺化
    3機率與統計講師課程
    機器學習
    • 機器學系概論
    • 迴歸與維度縮減
    • 非監督式學習方法
    4機器學習
    • 監督式學習方法 (SVM, decision tree, random forest, etc.)
    • 學習理論、泛化與特徵重要性
    5講師總結
    Python & ML 段考
  • 實作練習
  • 6深度學習
  • 深度學習理論基礎:backpropagation, stochastic gradient descent, activation functions
  • 神經網路校調:hyperparameter tuning, regularization and optimization
  • 訓練優化技巧
  • Data augmentation
  • Tensorflow 程式設計
  • 手把手及實作練習
  • 7講師總結 / 卷積神經網路
  • 實作練習
  • 8卷積神經網路
  • 卷積過濾器與影像資料處理
  • 經典神經網路比較:VGG, ResNet & DenseNet
  • 進階卷積神經網路於電腦視覺之應用與案例
  • 實作練習
  • 9遷移學習 / DNN & CNN 段考
  • 遷移學習 (Transfer learning) 實作練習
  • 10深度學習進階運用
  • Track 1 進階卷積神經網路
  • Track 2 遞迴神經網路 / 自然語言處理
  • 11-15專題實作
  • 實作練習
  • 16結業典禮 / 成果發表
    • 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