課程一覽 / 人工智慧關鍵技術總攬

課程基本資料 2023


日期 2023/8/14(一)-2023/8/15(二)
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教職員生1000元,其他2000元。
主辦單位 國立臺灣大學計算機及資訊網路中心
協辦單位 兌全有限公司
對象 半導體或電子資訊產業暨相關系統業者之在職人士或有相關技術需求者。


教師資訊 2023


鄭羽熙 兌全有限公司 總經理

學歷:

  • 國立臺灣大學 電機系博士 (1992)

經歷:

  • 中山科學研究院簡聘技正
  • 德碩半導體股份有限公司晶片設計經理
  • 麗臺科技股份有限公司副總工程師

[詳細資料]


課程簡介 2023

近來OpenAI ChatGPT、GPT-4及Google Bard充分展現了人工智慧的威力,但是除了全面性的服務之外,尚有許多不允許資料公開的應用領域需要人工智慧技術的自動化支援,因此人工智慧的核心技術在將來越是會被普遍的重視。本課程的目標在帶領想要加入開發人工智慧的新鮮人快速總攬人工智慧的關鍵技術,配合親自上機安裝體驗人工智慧技術的開發流程,掌握正確方向,取得先機。



課程內容 2023


人工智慧關鍵技術總攬
課程大綱

人工智慧開發步驟介紹

類神經網路簡介 (Neural Network)

類神經網路模型訓練 (Model Training)

深度學習觀念介紹及應用 (Deep Learning)

深度學習技術開發平台介紹 (TensorFlow Keras)

數據資料的訓練與預測 (Data Model Training)

數據資料的預測應用 (Data Model Prediction)

人工智慧辨識技術介紹 (AI Classification)

影像識別類神經網路架構介紹 (CNN and Vision Transformer)

人工智慧影像識別 (Image Classification)

機器視覺即時物件偵測 (Machine Visual Identification, Object Detection, Object Segmentation)

記憶型網路架構及應用 (RNN, LSTM, Transformer)

自然語言與語音的訓練與預測 (Natural Language and Speech Processing)

人工智慧語言翻譯及問答服務架構說明

人工智慧自我學習進階技術介紹

深度強化學習觀念介紹 (Deep Reinforcement Learning)

深度強化學習在人工智慧上的應用

生成對抗網路觀念介紹 (Generative Adversarial Networks)

生成對抗網路在人工智慧上的應用



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聯絡資訊

地址國立臺灣大學計資中心
10617 台北市大安區羅斯福路4段1號


電話 +886 2 3366 5022/23


Email cchelp@ntu.edu.tw

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