 課程簡介:
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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。 講師簡介：鄭羽熙博士，兌全有限公司總經理 |
| 課程大綱:
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第一天課程
◆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 CN & TensorFlow AlexNet
第二天課程 ◆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
*以上依授課內容依上課進度調整
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| 開課資訊:
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總時數
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上課日期/時間
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上課地點 / 講師
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費用 /
名額 |
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12 小時
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2018/7/30(星期一)下午1:20 至 4:10 2018/7/31(星期二)上午9:10 至 12:00 2018/7/31(星期二)下午1:20 至 4:10 |
計中106/
鄭羽熙 |
1000 元 /
50 人 |
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| *適合對象: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。 本課程於107年6月14日開放國立臺灣大學（含三校聯盟）之現職教職員工生優先報名。 並將於107年6月25日開放員生子女、校友(含退休人員)及一般大眾報名。 若報名額滿，計資中心將依身份別、報名與繳費順序決定錄取名單。 ＊ 2018/6/25開放校外報名，金額：2000元 ＊ |
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