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深度學習及TensorFlow兩日實作坊

由於各行各業都有納入AI的機會,過去5年裡AI人才的需求平均每年成長....

  深度學習及TensorFlow兩日實作坊.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來帶領學生實做這些類神經網路,期望學生能夠深入了解深度學習演算法的理論以及實作。

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深度學習及TensorFlow兩日實作坊

上課地址:工研院光復院區一館 609教室 (新竹市光復路二段321號一館 609教室) * 實際上課地點,請依上課通知為準!

時數:14

起迄日期:2020-03-24~2020-03-25

聯絡資訊:楊小姐/03-5732978

報名截止日:2020-03-24

課程類別:人才培訓(課程)

活動代碼:2320020037

 
 
 
課程介紹
快速了解並開發深度學習演算法
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,這也使得各企業爭相投入研發資源並網羅相關人才。全球最大職場社群平台LinkedIn發布2020年工作趨勢報告,由於各行各業都有納入AI的機會,過去5年裡AI人才的需求平均每年成長74%,且在美國有著平均年薪13.6萬美元(約新台幣410萬元)的優渥所得。AI人才仍是最熱門新興職業,以美國為例,自動化技術的浪潮持續席捲全球,人工智慧(AI)依舊是今年報告中的寵兒。從資安、自駕車到房地產業務,幾乎所有領域都能受惠於AI技術帶來的變革,市場規模已達到1.2兆美元。
然而,目前市場上人工智慧的人才供不應求,且培養具有解決實務問題之工程師更是難上加難,因此,如何快速有效的培養出AI人才,一直是各國政府關注的焦點之一。有鑑於此,為了解決人才短缺的問題,此課程邀請到具有多年經驗的業界講師來授課,期望不只能給予同學最有效的學習,同時也能獲得許多業界真實經驗,同學學成後除了能對AI人工智慧有更多深入的了解外,同時也能提升在職場上之競爭力。
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來帶領學生實做這些類神經網路,期望學生能夠深入了解深度學習演算法的理論以及實作。
課程特色/目標
n  課程目標
 
Ø  了解常見之神經網路DNNCNNRNN之原理
Ø  使用TensorFlow來快速建構深度學習演算法,增加實作效率
Ø  能夠使用神經網路實作圖像分類、垃圾郵件分類、文字轉向量
Ø  了解深度學習的優勢以及使用上之限制
Ø  分析深度學習模型之間的差異以及衡量模型的好壞
Ø  了解深度學習最新的趨勢與應用

n  課程特色
Ø   清楚的理論講解
Ø   重視實作
Ø   老師實務經驗分享
課程對象
n  適合對象
Ø   對人工智慧有興趣並想學習如何實作深度學習者。
Ø   想了解人工智慧將如何成功應用在自己產業者
Ø   想了解人工智慧最新的趨勢以及發展者。
Ø   欲轉職成為人工智慧軟體開發工程師者
 
n  學員先備能力
Ø   Python程式語言。
講師簡介
李老師 /AI知名講師

【學歷】
Ø   台灣大學電子工程研究所
Ø   交通大學電子工程學系
【經歷】
Ø   台積電、中華電信、富邦銀行等上市櫃公司企業內訓講師
Ø   T客邦、資策會資深講師
Ø   全智能科技資深工程師
Ø   四零四科技LAB AI軟體工程師
【專業領域】
Ø   深度學習、機器學習、OpenCV、大數據分析
課程大綱
第一天
  • 深度學習基礎介紹
    • 基礎類神經網路介紹
    • 深度學習現在的應用與優勢
    • 為什麼要使用 TensorFlow
  • TensorFlow實作
    • 張量的操作及觀念
    • 常見的類神經網路函數
    • 優化器的使用
  • DNN神經網路介紹
    • 認識最基礎的類神經網路
    • 損失函數
    • 優化類神經網路
  • DNN神經網路實作
    • 手寫辨識MNIST實作
    • 視覺化類神經網路
    • DNN神經網路訓練並儲存
    • 部屬DNN神經網路
 
第二天
  • CNN神經網路介紹
    • 類神經網路在影像辨識的應用
    • 介紹著名的 CNN 類神經網路
    • 進階的影像辨識議題討論TensorFlow實作
  • CNN神經網路實作
    • MNIST/notMNIST/Cifar 10 影像圖片分類
    • 比較 DNN 與 CNN 的差異
  • RNN神經網路介紹
    • Word2vect 的介紹
    • 傳統 RNN 介紹
    • LSTM/GRU 的介紹DNN神經網路實作
  • RNN神經網路實作
    • MNIST 手寫辨識
    • 文字語意關係實作
    • 垃圾郵件分類
  • 實務經驗分享
    • 老師經驗分享
    • Q&A
 
結訓與認證
出席率達80%以上,將可取得產業學院之培訓證書
價格
一般生:每人10,000元,早鳥優惠價(3/10前):每人$9,000元,團體早鳥優惠價(同公司兩人以上): 每人$8,500元
常見問題
學員需自帶筆電及電源線,筆電之最低需求如下
Ø   硬體配置:
l   筆電(64位元CPU,最好有8GB RAM以上、至少25GB的空間)
l   Windows 10 or Windows7MacLinux
Ø   軟體預先安裝 (上課前將提供安裝指引)
l   Chrome 瀏覽器、Anaconda3



附件
 
 深度學習及TensorFlow課程.DM-v1.0.pdf


簡介


產業學院緣起
  依據行政院「挑戰2008:國家發展重點計畫」下之「國際創新研發基地」與「產業高值化」兩計畫,首重產業科技人才的效能。

•911216經科字第09103373120號函:經濟部將本院籌設工研院產業學院之工作,列為因應產業結構轉型,提 ... more

*請務必將下列資料填妥,資料送出後,開課單位將會主動與您聯繫。

我想知道本課程的企業包班內訓     


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