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2018 全球搶到翻掉的 AI 人工智慧課程!Deep Learning 現在開始學~

AI人工智慧深度學習課程

定價: 11000
售價: 11000
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AI人工智慧 深度學習 課程 搶先學習!Deep Learning 到底在學什麼?本次課程除了告訴你優勢之外,還用心準備更多練習與實作,3/24(六)、3/25(日)快來一起討教吧!

【學習目標】

  1. 深度學習現在的應用與優勢
  2. 類神經網路在影像辨識的應用
  3. 文字語意關係實作
  4. 傳統方法與深度學習的差異
  5. DNN、CNN、RNN操作應用
  6. 基礎理論+業界範例+實作練習+技術指導+經驗交流,讓學員從練習中發現錯誤,還有專業講師可以從旁直接導正。

【課程內容】

2018/03/24 (六)    Day 1

09:00 ~ 12:00

 

 

 

 

【理論】Deep Learning Introduction

  • 基礎類神經網路介紹-傳統方法V.S.深度學習
  • 深度學習現在的應用與優勢- 深度學習最新的研究、那些商品背後是用深度學習
  • 為什麼要使用TensorFlow

【實作】TensorFlow Basic

  • 張量的操作及觀念
  • 常見的類神經網路函數:relu, sigmoid, tanh激活函數、mean square, cross-entropy損失函數、如何使用優化器

12:00 ~ 13:00

Lunch Time

13:00 ~ 17:00

 

 

 

 

【理論】DNN Introduction

  • 認識最基礎的類神經網路
  • 如何定義損失函數: Mean square、 entropy/ cross-entropy介紹
  • 如何優化類神經網路: Gradient descent、 Momentum method、 RMSprop, Adagrad, Adam optimizer

【實作】DNN Implementation

  • 手寫辨識MNIST: 0-9數字影像分類、 調整不同參數對分類之影響
  • 視覺化類神經網路: Tensorboard視覺化類神經網路、 監控任一時間點之張量/數值

2018/03/25 (日)   Day 2

09:00 ~ 12:00

 

 

 

【理論】CNN Introduction

  • 類神經網路在影像辨識的應用: Convolution、 Maxpool運算方法及物理意義、 CNN的優勢及特性
  • 介紹著名的CNN類神經網路: Alexnet, Vgg, Googlenet, Resnet, Densenet
  • 進階的影像辨識議題討論: 單一物體影像分割原理、 多物體影像分割原理

【理論】 CNN Advanced Topic

  • 單一物體影像分割原理
  • 多物體影像分割原理

12:00 ~ 13:00

Lunch Time

13:00 ~ 17:00

 

 

 

 

 

 

 

 

【理論】RNN Introduction

  • Word2vect 的介紹: 將文字轉成向量、 Skip-gram/CBOW、 Sample softmax
  • 傳統RNN介紹: 傳統RNN的問題、 Truncated Backpropagation
  • LSTM/GRU的介紹: 新型態RNN cell介紹、 LSTM/GRU V.S. 傳統RNN

【理論】RNN Advanced Topic

  • Char-level model 原理概述
  • Image Caption 原理概述
  • 語音辨識原理概述

【實作】RNN Implementation

  • MNIST手寫辨識: 使用RNN做影像辨識
  • 文字語意關係實作: 實作word2vect並視覺化結果
  • 垃圾郵件分類: 使用RNN做多對一之分類、 學習用RNN解決文字分類

【理論】RNN Advanced Topic

  • 資料前處理方法
  • 資料不平衡問題
  • Labeling Tool 介紹

【作業】CNN Practice

這個作業主要讓同學練習用CNN類神經網路去解決cifar10資料集,並與DNN類神經網路的結果作比較與討論。期望在這個作業中,同學能更熟悉的使用TensorFlow以及了解影像辨識問題該如何解決。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

          使用軟體          

          書籍贈送          

Isaac老師推薦:【從人到人工智慧,破解AI革命的68個核心概念:實戰專家全圖解 × 人腦不被電腦淘汰的關鍵思考】

   深度學習的優點?  

傳統人工智慧演算法在解決問題的時候,往往需要花費許多專家及人力去做特徵上的抽取,不只成本很高,更重要的是,所抽取的特徵也很容易因人為偏見而產生偏差,進而造成最終結果表現不佳。相較於以往的做法,深度學習能讓電腦自己去學習資料之間的關係,不只節省了抽取特徵的人力,同時所產生的特徵也比較客觀。

 為什麼要學 TensorFlow? 

TensorFlow 是 Google 開發出的機器學習套件,也是目前全球最夯的機器學習套件!近年來在物件辨識上有相當大的突破發展!例如:能夠在同一張圖片中辨識及定位多個不同對象;圖片辨識、九宮格的認證方式有效過濾掉出惡意軟體及註冊機器人程式。除此之外, GMAIL 垃圾郵件的分類判定、GOOGLE 翻譯、Youtube 中推薦你可能會喜歡其它的影片、ALPHAGO圍棋等,都是由 TensorFlow 實作出來的!

  什麼是類神經網路? 

類神經網路是模仿人類腦袋的神經元,套用在機器學習中,讓機器也能夠擁有類似人腦學習、反應的演算法。為了模仿各種不同的神經元戶相連接的方式,有了 DNN RNN、CNN 三種不同的連接方法。

DNN深度神經網路(Deep Neural Networks)是所有類神經網路理論的基礎。後來為了讓電腦資源使用效率更高,所以發展 CNN卷積神經網路(Convolutional Neuron Networks),是影像常用的方法之一,針對影像作處裡的方法,在影像中抽取特徵,並將圖片分類。RNN循環神經網路(Recurrent Neural Networks)主要處理序列化資料,讓機器可以確認前後文、讀懂一句話、認字,而字的位置會影響調整。

         上課講師          

Isaac 

畢業於台大電子所,現任多處機構資料科學講師、MOXA 四零四科技人工智慧部門核心成員。專長為人工智慧及資料爬蟲,曾於多處擔任資料科學講師,具有不少相關實戰經驗,如:影像辨識、語意分析及金融數據探勘。

David Cheng (TA)

國立台北科技大學電機工程系所博士班,研究領域為無線感測器網路與物聯網,熟悉Arduino、Intel Edison、Raspberry Pi ,而軟體應用上,也能夠順暢地使C、C++、C#、Python及 MATLAB,現為北科大兼任講師。

          上課須知          

  • 學員當天需自備筆電(Windows / Mac 皆可 memory 8G以上佳),教室提供電源插座。
  • 上課講義為英文。
  • 需先申請亞馬遜 AWS 帳號綁定信用卡使用 GPU 主機,GPU 主機跑12小時每個人約需額外支付$240左右的費用

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商品規格

AI人工智慧 深度學習 課程  3/24(六)、3/25(日) ,每人 11,000 元  (課程時數: 14 小時)

  • 名額:限額 30 人,額滿為止。 

  • 時間:早上 9 點 ~ 下午 5 點。

  • 上課地點:台北市進出口商業同業公會 台北市松江路350號8樓綜合教室。

  • 上課費用(皆含午餐、下午茶、講義、研習證明、當月PC home雜誌書刊、AI人工智慧專書)

        付款時選擇以ATM或超商付費,並於48小時內付款完成,可獲得100元7-11禮券1張,於上課簽到時領取。

2018 全球搶到翻掉的 AI 人工智慧課程!Deep Learning 現在開始學~

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定價: 11000
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運送說明
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  • 本活動以完成付款認定取得報名資格。參加者在課程頁面報名並繳費,若超過48小時付款期限,會將名額讓給其他候補參加者。
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