2019 暑期高效能運算課程

基本資訊

【日期】 2019/7/30(二)、7/31(三)

【時間】 ■09:10~12:00 ■13:20~16:10

【地點】 計中 106 教室（階梯教室）

【費用】 臺灣大學及國立臺灣大學系統 1000 元，其他 2000 元，名額70人

【主辦單位】國立臺灣大學計算機及資訊網路中心（臺大計中）

【協辦單位】國立臺灣大學電機系

師資

國立臺灣大學電機系 李宏毅 教授

李宏毅的研究主軸是以深度學習進行人類語言處理，也就是讓機器可以聽懂人說話並進一步理解語句背後的語意。因為今日的深度學習需要大量標註資料，但標註資料極為缺乏，因此他使用生成式對抗網路的特性開發了一系列不需標註資料的深度學習技術，並率先把這些技術成功用在語音辨識、語音轉換、問答系統、文件摘要、人機互動等領域。他的機器學習課程頻道連結如下：

課程錄影

課程簡介

機器學習為今日AI的核心技術，眾所周知目前最好的語音辨識和影像辨識系統都是以機器學習技術來完成。

本課程將介紹機器學習的最前沿技術。

課程內容

1. 機器學習基本概念介紹：本課程會涵蓋機器學習的基本概念，讓沒有相關背景知識的學員也可以聽懂。


2. 異常偵測 (Anomaly Detection)： 每個人都有不懂的東西，機器有沒有辦法學習說出「我不知道」呢？


3. 可解釋的AI (Explainable AI) ：常聽人說有些機器模型(例如：深度學習模型)是個黑盒子，我們根本不知道機器是如何得到答案的，今天我們要讓機器不只是給我們答案，還要跟我們人類解釋它為什麼知道。


4. 對抗攻擊(Adversarial Attack)：機器學習模型一方面展現了強大的能力，但同時又脆弱的不可思議，只要在影像上加入一點點人也無法察覺到的雜訊，就可以讓今天最好的影像辨識系統完全辨識錯誤，這聽起來真是讓人毛骨悚然，機器學習模型為什麼會被欺騙 、又要如何防禦呢？


5. 元學習 (Meta Learning)：你已經知道甚麼是機器學習了，通常機器學習的能力來是來自人類設計的方法，但今天我們將進入新的領域，機器不只能夠學習，他將能夠學習如何學習。

對象

本課程旨介紹深度學習，適合希望了解並使用這項技術的開發人員，有機器學習相關背景知識上課更能進入狀況，但沒有也沒關係。

備註