深度學習菜鳥救星-讓你一次學會AI深度學習

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深度學習菜鳥救星-讓你一次學會AI深度學習

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課程資訊
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課程內容
課程大綱
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1 深度學習介紹
01
課程前言
02
人工智慧、機器學習與深度學習的關係
03
深度學習介紹與情境應用
04
深度學習的熱門套件與 Google Colab 線上開發環境
2 深度學習的基本模型: 深層神經網路(DNN)
01
神經網路的基本架構
02
神經網路的數學模型
03
神經網路的學習原理
04
為何需要激活函數?
05
淺層神經網路
06
為何需要深層神經網路?
07
分類問題中的資料表示法:單熱編碼與軟性最大值函數
08
實作中遇到的七個問題
09
實作:下載並整理第一個資料集MNIST手寫數字資料集
10
實作:建立第一個神經網路模型 - MNIST手寫數字圖片辨識
11
實作:模型的評估
12
實作:模型的儲存與載入
13
單元小測
3 模型最佳化
01
過擬合 (Overfitting) 與欠擬合 (Underfitting)
02
實作:模型最佳化
03
單元小測
4 卷積神經網路 (CNN)
01
CNN 基本結構1:卷積層 (convolution layer)
02
CNN 基本結構2:池化層 (pooling layer)
03
經典的卷積神經網路模型:LeNet – 5 與 AlexNet
04
實作:MNIST手寫數字圖片辨識
05
【作業說明】建立CIFAR-10資料集上的CNN分類模型
06
【作業上傳】建立CIFAR-10資料集上的CNN分類模型
07
【參考答案】建立CIFAR-10資料集上的CNN分類模型
08
CNN 與 DNN 的關係:局部連接與共用權重
09
單元小測
5 循環神經網路 (RNN)
01
序列資料與循環神經網路 (RNN)
02
RNN 的數學模型
03
RNN 與 DNN 的相似處及梯度消失問題
04
長短期記憶 (LSTM)
05
門控循環單元 (GRU)
06
RNN 模型的各種可能
07
實作:建立 RNN 模型的方法
08
實作:建立 MNIST手寫數字圖片的 RNN 分類模型
09
【作業上傳】建立MNIST手寫數字圖片的RNN分類模型
10
單元小測
6 總結與未來展望
01
三大基本模型回顧
你可以學到
適合對象
各產業對於人工智慧/深度學習工程師需求大增的時代,卻還對於如何接觸人工智慧及深度學習而感到躊躇?別讓時代拋下您!1.Python 程式語言有基礎認知,且希望未來能在 Python 上從事人工智慧及深度學習的相關應用及開發者。2.對人工智慧有興趣並想學習如何實作深度學習初階者。3.想了解人工智慧將如何成功應用在自己產業者。4.企業想應用深度學習的開發人員或專案經理。5.欲轉職成為人工智慧軟體開發工程師者。
課程講師
林澤佑
專長:流形重建、圖注意力網路、HodgeRank 的各種應用經歷:- M31 円星科技 記憶體設計優化顧問- 資策會 數位轉型研究所 智慧影像組 實習- 全球智能「智能理財與深度學習」訓練營講師- 國家理論科學研究中心大學生暑期研究計畫 博士級助理學歷:- 政治大學應用數學博士- 美國 加州大學 聖地亞哥分校 數學系 訪問學者
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開課單位
緯育TibaMe
緯育TibaMe由全球最大資通訊集團之一的緯創資通集團於2015年正式成立,我們專注於人才培訓與平台服務,發展多元的授課模式,並結合緯育開發的雲端智能化學習系統,有效培育新世代數位化人才。在行動與雲端時代,用科技加值人才培育,持續發展創新與有效的數位教育學習服務。
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常見問答
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