上課地址:工研院竹東中興院區51館(2樓)2D教室 (新竹縣竹東鎮中興路4段195號)
時數:14
起迄日期:2020-11-12~2020-11-13
聯絡資訊:羅翊文/03-5918319
報名截止日:2020-11-11
課程類別:人才培訓(課程)
活動代碼:2320010047
深度學習是一個驅動機器學習的技術。它能夠應用的層面也較為新穎的技術,不止於自然語言處理,以下也是深度學習的應用特效:
1. Face2Face:可用於3D動畫或是電影特效
2. Let there be color:讓黑白影像自動上色
3. Pixel Recursive Super Resolution:讓解析度極低的人臉圖像真實化
4. Neural Talk:照片描述
5. DeepWarp:表情包應用
6. Pix2pix:例如改變畫風,或是將白天的照片改為夜晚的場景
7. Reading text in the Wild:用圖片找文字
8. LipNet:讓AI讀唇語
9. 防火牆測試:反覆攻擊何修補自己的防火牆
10. 預測地震
課程主題 |
詳細內容 |
Part 1 電腦視覺與卷積類神經網路 |
OpenCV與電腦視覺基礎 |
類神經網路設計與卷積類神經網路基礎 |
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卷積類神經網路進階與多任務學習 |
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遷移學習與物件分類 |
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區域卷積類神經網路與物件偵測 |
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Part 2 時序資料預測建模 |
古典時間序列模型簡介 |
Elman與Jordan遞歸類神經網路 |
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長短期記憶及閘式遞歸類神經網路應用 |
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故障預測健康管理(PHM)與失效時序資料建模案例 |
最夯Python系列
序 |
學習主題&連結 |
課程介紹 |
1 |
學習資料爬蟲、資料收集萃取、整理轉化技術 |
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2. |
學習運用PyTorch由淺入深開發深度學習模型 |
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3. |
學習資料探勘演算法、技術套件應用技術 |
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4. |
學習資料視覺化呈現的技術及工具應用 |
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5. |
學習Python語言,帶領大家踏入AI影像辨識領域 |
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6. |
學習機器學習的技術架構與演算法 |
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7. |
學習從Python入門程式語言操作使用 |
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8. |
學習深度學習的技術架構、演算引擎、系統應用等 |
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9. |
透過基本深度學習影像辨識原理,搭配實際演練,帶領學員進入AI影像辨識領域 |
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10. |
學習Python在不同環境下建構出不同的機器學習模型 |
資料視覺化應用
序 |
學習主題&連結 |
課程介紹 |
1 |
學習用強大資料處理功能的視覺化工具-R 與 ggplot2 呈現美感十足的圖像吧 |
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2. |
學習資料視覺化呈現的技術及工具應用 |
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3. |
學習用簡易的方式完成視覺化程序,了解工具的用法,並搭配案例進行實作練習 |
AI人工智慧應用
序 |
學習主題&連結 |
課程介紹 |
1 |
學習Python語言,帶領大家踏入AI影像辨識領域 |
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2. |
學習生成對抗網路的原理、應用範例,實際抓取、處理資料,帶上機實作的練習 |
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3. |
透過基本深度學習影像辨識原理,搭配實際演練,帶領學員進入AI影像辨識領域 |
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4. |
學習Python在不同環境下建構出不同的機器學習模型 |