【線上同步數位學習課程】Python應用之PyTorch深度學習模型實作

上課地址:工業技術研究院中興院區 地址:新竹縣竹東鎮中興路四段195號21館200-1室

時數:12

起迄日期:2020-05-12~2020-05-13

聯絡資訊:張子潔/03-5915936

報名截止日:2020-05-12

課程類別:人才培訓(課程)

活動代碼:2320010026

課程介紹

PyTorchFAIR (Facebook AI Research)2017年所開放的深度學習框架,近年來許多最新的深度學習模型皆運用PyTorch實現,相較於TensorflowPyTorch可說更容易上手、搭建模型也更為簡潔
在過去一年裡
PyTorch在深度學習、電腦視覺、自然語言處理等,頂會(top conference)中的使用率,已經全面超越Tensorflow

而深度學習的技術在各種機器學習任務上也達到前所未有的突破,關鍵在於開發者使用的深度學習框架與開發效率有極大的關係。

凡報名<線上同步數位學習課程>即可於5/12開課前一周獲贈ITRI College+帳號,享有1個月(不限堂數)的產業學院線上數位微課(使用期限5/12~6/12),隨時隨地學習、增進專業能力!

課程目標/特色

課程中將以實作搭配原理,加深學習效果,並協助具有程式語言基礎(Python)之學員,巧妙的學會運用PyTorch由淺入深的開發深度學習模型。

為便於公務繁忙的學員能夠參加,本課程規劃部分內容可以「線上同步數位學習」形式,讓學員能於所在地使用自己的電腦進行線上直播課程。

課程對象

  • 對於AI人工智慧有興趣者。
  • 具有程式語言基礎(Python)之學員。
  • 具電資相關背景。
  • 修過影像處理、電腦視覺、機器學習、模型辨識等課程者為佳。

課程大綱

1. 深度學習(Deep Learning)簡介
2. 知名卷積神經網路(CNN)簡介
3. 卷積神經網路之訓練細節簡介
4. 圖片分類模型實作與遷移學習
5. 物體偵測模型簡介
6. 語義影像分割模型簡介與實作
7. 生成式對抗網路簡介與實作

講師簡介

【工研院特聘講師-林博士】
學歷:台灣大學應用力學研究所碩士
           清華大學資訊工程研究所博士
現職:工研院機械所研究員
經歷:工研院機械所副研究員
           加州大學聖塔芭芭拉分校資工系訪問研究員
          上奇資訊-計算機概論 共同譯者
           2010 伽利略創新大賽 台灣區季軍
           2011 伽利略創新大賽 特別獎(GNSS Living Lab)得主
           2013 伽利略創新大賽 瑞士區冠軍
           2016 日本立命館大學英文演講比賽 清華大學代表
           2017 CVGIP 行人偵測競賽 亞軍
           2017 MOST 生成式對抗網路競賽 佳作
           2018第八屆兩岸清華研究生學術論壇 清華大學代表
           2019 IEEE ICIP Three Minute Thesis Competition (3MT®): Finalist
專長: GPS
   Image Processing
   Computer Vision
   Pattern Recognition
   Embedded System
   MatLab
   iPhone Programming
   於影像安全警示系統領域中發表過十篇國際論文,十三篇國內論文,以及十二篇專利

課程資訊

報名【本數位直播】,費用含【課程講義、稅】並【享有1個月(不限堂數)的產業學院線上數位微課(使用期限05/12~06/12)】
數位課程原價:7,800元
新課數位防疫優惠價:5,250元/人;
兩人同行(以上)團報價:5,000元/人;
工研人數位優惠價:4,800元/人

線上數位同步學習進行方式如下要項:
◾05/12~05/13 09:30-16:30(共計12小時)現場直播,報名學員可即時數位聽講並提問。
◾️本數位直播課程無補課機制

貼心提醒

  • 退費標準:因前置訓練資源成本已投入,若開課前三天(不含假日)方告知取消,仍需負擔全額學費,則不得於任何因素要求退費,惟可轉讓與其他人參訓
  • 為確保您的上課權益,報名後若未收到任何回覆,敬請來電洽詢方完成報名
  • 為尊重講師之智慧財產權,恕無法提供課程講義電子檔 

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