01
課程簡述
【尹相志深度學習實戰2】分辨你我他-AI影像辨識(基礎篇)
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【尹相志深度學習實戰2】分辨你我他-AI影像辨識(基礎篇)
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課程內容
課程大綱
展開全部
1
讓機器也能是我的眼
02
所謂的機器視覺
03
機器視覺如何參考人類視覺本質
04
卷積神經元的好處
05
什麼是卷積
06
池化層的貢獻
07
色彩的通道
2
那些成為經典的卷積網路
01
卷積網路的演進與架構
02
影響影像辨識發展的世界大賽--Imagenet
03
實作:(1)漢字辨識
04
影像辨識是在處理什麼---什麼是張量
05
實作:(1)漢字辨識--張量
06
如何收斂函數取得最佳解--損失函數
07
損失函數Softmax
08
實作:(1)漢字辨識--Softmax
09
Imagenet大賽四大冠軍模型
10
模型設計的核心思路
11
破壞性重建-Dropout隨機丟失
12
找到影像的重點-數據增強
13
batch normalization--防止梯度彌散
14
實作:(1)漢字辨識--batch normalization
15
重要的影像演算-VGG
16
重要的影像演算-Google NET
17
重要的影像演算-inception V3
18
重要的影像演算-ResNet
19
實作:(2)卷積看到了什麼-狗、狼、狐狸、鬣犬傻傻分不清楚
3
那些後起之秀的卷積網路們
01
新一代卷積神經網路的挑戰
02
解決池化層的問題-空洞卷積
03
卷積的突破-可變形的卷積
04
加速運算-模型壓縮
05
Face++的輕量級架構--ShuffleNet
06
壓縮與活化資料，最後一屆冠軍演算法:S-N-Net
07
不會丟失資料的提拉米蘇--DenseNet
08
除了深度、寬度還有分支基數--ResNext
09
較特殊的卷積神經網路
10
模型跨平台
11
實作:(3)鑑黃大師
4
2020 實作1 - 漢字識別
01
漢字識別實作介紹
02
實作策略技巧與訣竅
03
使用 API 製作數據集
04
自適應二值化
05
腐蝕與膨脹
06
資料預處理策略
07
網路結構選擇
08
提升分類模型正確率
09
實作解說
10
訓練結果與總結
5
2020 實作2 - 狗、狼、狐狸進階 12 種動物識別
01
動物認知識別簡介
02
預訓練模型解說
03
如何運用損失函數提升訓練效果
04
測試預訓練模型 ImageNet 使用效果
05
獲取數據集並進行數據增強
06
以預訓練模型進行遷移學習
07
執行結果
6
2020 實作3 - 鑑黃大師
01
透過神經網路進行搜索
02
卷積神經網絡模型介紹
03
如何判斷與選擇神經網絡模型
04
實作鑑黃大師
05
模型執行訓練結果
你可以學到
➽ 想要參加AI的課程，卻總是因為課程中太多技術面知識，而卻步、猶豫？
➽ 網路上找尋AI相關資訊，太多片斷知識，光整理資訊就耗費精神，更遑論有效學習！
➽ 網路上的文章由不同的人撰寫，看來看去，資訊繁雜、來源不明，我該相信誰的？
➽ 資料數據集太複雜,如何取得增加練習機會 !
▍課程目標
➽ 你將學會：
1. 清楚知道卷積網路是什麼!
2. 了解卷積神經網路的完整脈絡發展、如何進行?
3. 由淺入深，了解機器如何可以模仿人類視覺，達成所謂的「機器視覺」。
4. 了解深度學習中各個演算法間的優缺點
5. 全新實作升級 漢字識別 、狗狼狐狸進階12種動物識別、鑑黃大師
▍課程重點
➽ Lesson 1 卷積神經網路是什麼
在這次深度學習的崛起中，卷積神經網路的發展是極其關鍵的因素之一，什麼是池化層、什麼是損失函數，尹老師將用生動的解說，梳理卷積神經網路發展脈絡，讓你不用數學也能了解箇中精華。
實作：什麼是卷積(azure notebooks)
除了學習基礎的Python影像處理基本技能外，更重要的是透過python來實作對圖片的卷積操作。
【2020實作升級】漢字識別
紮實的資料預處理以及資料增強策略
不迷信預訓練模型
AB Test是王道
提升分類模型正確率的小密技
➽ Lesson 2 那些成為經典的卷積網路們
卷積網路不是只有一種！尹老師將說明開山祖師--「LeCun的ConvNet」到Imagenet大賽曾獲得冠軍的「VGG」、「Google NET」、「inception V3」、「ResNet」這些演算化有何不同，並利用實作讓你更清楚這些設計的架構重點與其差異。
實作：狗、狼、狐狸、鬣犬傻傻分不清楚 (azure notebooks)
各位將會體驗下尹老師2016年在中國舉辦的首界人工智能大賽的出賽題目的簡化版，在這題不但會需要識別真實的動物，也要能夠識別那些抽象概念是來自於哪個實體動物(例如灰太狼是狼)，我們將學習使用VGG與Resnet來進行物體識別，以及學習數據增強的技巧。
【2020實作升級】狗狼狐狸進階12種動物識別
運用實際的動物資料集來測驗機器對於分化的能力看看訓練後的機器受到外力干擾後是不是還跟人類一樣具備識別能力
➽ Lesson 3 那些後起之秀的卷積神經網路們
不只是經典網路，各種改良技法在2016年開始大量湧出，課程將介紹幾個"後起之秀"，包括Dilated Convolution(空洞卷積)、DeformableConvolution(可變形卷積)、DenseNet(稠密堆疊卷積)、ResNext(Resnet改良版) 以及對應的設計思路。
實作：Whats in your eye (azure notebooks)
究竟卷積神經網路看到了什麼?在這個實作中我們就來將黑箱解密，讓各位看看卷積神經網路眼中的世界。
【2020實作升級】鑑黃大師
需要訓練一個模型，只要看到色情圖片就能識別出來，訓練集共1萬張圖片，測試集共5000多張
-VGG卷積網路
手把手式實作教學-
適合對象
1.想要了解AI深度學習、機器視覺、自然語言學習等基礎知識者。2.害怕數學、程式又想瞭解AI相關知識者。3.想有脈絡的了解AI趨勢和發展的學習者。4.沒有時間到固定教室上課的學習者，都可透過TIbaMe的AI線上課程學習AI知識。5.不想要在網路上東拼西湊尋找AI相關知識者。6.想要更有系統的學習AI深度學習、機器學習的人。
課程講師
尹相志●專長:自然語言理解、人工智能算法開發、數據挖掘、商業智慧、分析型CRM、風險管理、數據倉庫●經歷:▻中國首屆人工智能大賽發起人與題目設計 (www.botchina.org)▻現任亞洲資探技術長/Deepbelief.ai人工智慧科學家▻曾任華院數據(上海)首席數據科學家，數據決策(台灣)技術長▻台灣微軟特約講師與2006~2017年最有價值專家(MVP)▻微軟Tech ED 2002, 2004~2015講師▻和信電訊資深數據挖掘顧問▻世新大學、德明技術學院資管系講師▻曾任中華民國數據挖掘協會副秘書長▻曾任數博網研發總監▻曾任大衍(特力集團子公司)關係營銷數據挖掘顧問▻國際化學奧林匹亞化學競賽世界銀牌●學歷:▻台灣大學新聞研究所碩士▻台灣大學化學系●項目經歷:▻自然語言處理▻Isobar 輿情監控，學習情感標注、實體識別、話題識別▻數雲 電商評論非監督自動歸類▻Acer宏碁 競爭品牌電商評論分析●出版品▻SQL Server 2008 R2 Reporting Services報表服務 ▻SQL Server 2008 OLAP多維度分析▻SQL Server 2008 Data Mining數據挖掘▻SQL Server 2008 Reporting Services報表服務 ▻Office PerformancePoint Server 2007 企業績效管理 ▻使用SQL Server 2005 設計商業智能解決方案(MCITP考試編號70-445) ▻SQL Server 2005 Data Mining數據挖掘 -Office 2007 數據挖掘加載宏▻SQL Server 2005 OLAP在線實時分析▻SQL Server 2005 Reporting Services報表服務實務應用▻SQL Server 2005數據挖掘聖經▻SQL Server商務智能聖經▻SQL Server 2000 Analysis Service數據挖掘服務●尹相志老師翻譯 著作▻數據挖掘—顧客關係管理暨電子營銷之應用 J. A. Michael原著▻數據挖掘理論與實務—顧客關係管理的技巧與科學 J. A. Michael原著▻數據挖掘—因特網應用與顧客價值管理 J. A. Michael原著
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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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