基本資訊
【日期】 2018/7/16(一)，7/17(二)，7/18(三)
【時間】 ■09:10~12:00 ■13:20~16:10
【地點】 計中 212 教室（電腦教室）
【費用】 臺灣大學及國立臺灣大學系統 1500 元，其他 3000 元
【主辦單位】國立臺灣大學計算機及資訊網路中心（臺大計中）
師資
四零四科技 李厚均 Isaac 工程師
學歷：國立台灣大學 電子所碩士
經歷：
- 四零四科技AI部門工程師
- T客邦人工智慧講師
- TKB人工智慧講師
- 美國伊利諾香檳分校(UIUC)交換學生
- 交通大學電子系學士
專長：
- Computer Vision with Deep Learning
- Semantic Analysis
- Automatic Speech Recognition
課程簡介
隨著人工智慧(AI)時代的來臨，資料科學已成為一門重要的顯學，尤其是近年來深度學習(Deep Learning)許多重大的突破，更加速了許多智能化的應用及發展，也大大的改變每個人的生活。
現在，Deep Learning不只能讓電腦下棋下贏人類棋王， 在影像識別領域上，其辨識物體的錯誤率也已經達到小於人類的水準，這都顯示出其不可忽視的發展潛力，相信在不久的未來，將會有更多Deep Learning 驚人的結果跑出來。
本課程除了會深入的探討三種常見的類神經網路外，也會使用目前最夯的深度學習套件Google TensorFlow來帶學生實做這些類神經網路。
課程內容
| Day 1 | Day 2 | Day 3 | |
|---|---|---|---|
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09:10~12:00 |
【理論】 Deep Learning Introduction
【實作】 TensorFlow Basic
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【理論】 CNN Introduction
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【理論】 RNN Introduction
【實作】RNN Implementation
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| 12:00~13:20 | Lunch Time | ||
| 13:20~16:10 | 【理論】 DNN Introduction
【實作】 DNN Implementation
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【實作】 CNN Implementation
【練習】
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【練習】
【理論】 類神經網絡實務問題討論
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*課程講義為英文
*以上各項目將視班級進度略有調整
對象
本課程適合對深度學習有興趣學員修習
建議至少會一種程式語言(python佳)
備註
1.本課程不供餐，不提供上課證明或證書。
2.如因報名人數過多，本中心得更換教室。請學員務必於上課前三日，上網確認上課地點。