2018 暑期高效能運算課程

基本資訊

【日期】 2018/7/30(一)，7/31(二)

【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40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】兌全有限公司

師資

兌全有限公司 鄭羽熙 博士

兌全有限公司 總經理

學歷：國立台灣大學 電機系博士 (1992)

經歷：

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

專長：

1. Deep learning and Artificial intelligence application
2. Multi-core parallel processing and GPU massive processing
3. Video codec and algorithm
4. Embedded SOC system
5. FPGA and Chip design
6. ECG and HRV application

詳細資料

課程簡介

隨著深度學習與人工智慧開發技術的日趨成熟，目前已經有許多資源豐富的平台可供開發者選擇，例如 Google TensorFlow、Berkeley Caffe、NVidia Digits、Keras、Theano、Torch等，其中以Google TensorFlow的使用者居多。TensorFlow可選擇結合Python或C++程式語言環境各別開發；由於Python程式語言提供較高階的應用程式介面（Application Programming Interface），不但可外掛許多開發資源，例如OpenCV影像處理、NumPy/Scipy矩陣科學運算；還有眾多網路上開發者的心得分享可供參考，因此現今已成為大多數開發者的必修課程。

為了協助學員能夠實際上手設計人工智慧應用程式，本課程採用Google TensorFlow開發平台，從Python程式設計開始介紹，加上Numpy向量及矩陣等科學運算處理說明、Tensor觀念及使用方法介紹、GPU加速整合、類神經網路運算、CNN、RNN、LSTM等深度學習演算及AlexNet、GoogLeNet等圖像分類個案研究，一直到深度強化學習及生成對抗網路的實現，精心安排使學員能夠迅速上手使用TensorFlow開始設計人工智慧的應用程式。

歡迎您來參加這場扎實的開發課程，在最短的時間內，快速瞭解設計人工智慧的方法。

課程內容

第一天	第二天
TensorFlow基本資料型態及主要元件介紹 Tensor Shape, Rank轉換功能與運算功能介紹 TensorFlow深度學習訓練與預測程式結構說明 TensorFlow API與實例探討 單層與多層類神經網路設計 TensorFlow CNN TensorFlow AlexNet	TensorFlow VGGNet 圖像辨識類神經網路設計 TensorFlow RNN及LSTM結構說明 TensorFlow LSTM實例設計 TensorFlow TFRecord訓練資料輸入安排 深度強化學習觀念介紹 使用TensorFlow實現DQN深度強化學習 GAN生成對抗觀念介紹 使用TensorFlow實現GAN生成對抗應用

對象

具備基本程式語言設計基礎，未來想從事高階軟體開發工程師、財務分析工程師、電子/電機相關工程師、測試/量測工程師、醫學界研發人員、生物科技研究人員，以及統計/數值分析人員等

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。