【數位同步學習課程】AI人工智慧與TensorFlow、Keras深度學習應用

【數位同步學習課程】AI人工智慧與TensorFlow、Keras深度學習應用

上課地址:工研院產業學院 產業人才訓練一部(台北) (實際地點依上課通知為準)

時數:36

起迄日期:2020-10-08~2020-11-12

聯絡資訊:葉先生/02-23701111#319

報名截止日:2020-10-06

課程類別:人才培訓( 課程含線上同步數位學習)

活動代碼:2320010039

課程介紹

AI人工智慧時代,必須學習的新技術「深度學習與類神經網路」,這是人工智慧成長最快的領域,讓電腦更接近人類的思考。「深度學習」是一種「實現機器學習的技術」,能夠利用如人類大腦功能般的「類神經網路」,處理如視覺、聽覺等感知問題,從學習中不斷地修正權重與偏向量進行學習,最後進行分類、預測。
TensorFlow功能強大、執行效率高、支援各種平台,而Keras是高階的深度學習程式庫,對初學者學習門檻低,可以很容易地建立深度學習模型,並且進行訓練、預測。
本課程涵蓋Python語法基礎,進行實際案例教學。依照本課程的步驟學習,就可以了解深度學習基本概念,並且實際運用其技術在各種領域,例如:手機語音助理、人臉識別、影像辨識、手寫辨識、醫學診斷、自然語言處理。

課程特色/目標

本課程將學習到深度學習原理原則,並使用能TensorFlow 、 Keras套件實作深度學習。

課程對象

需要有 Python 基礎、資料分析師、資料科學家、程式設計師、工程師、研究員、分析師、醫師、教育人員、統計人員、公務機關人員。

講師簡介

丘祐瑋老師

現任:大數軟體(LargitData)執行長

經歷:大數軟體(LargitData)提供各企業與政府機關輿情分析服務,客戶橫跨半導體、金融、網路、電信與政府機構等行業,過去更曾協助柯文哲團隊蒐集相關網路輿情,將輿情分析結果應用在真實選戰中。團隊也曾榮獲AngelHacks台灣區首獎、台泰跨國黑客松-無敵黑客獎、中國雲計算大資料創新專案評選優勝以及兩岸四地協同創新路演大賽優異獎等肯定。

專長:機器學習、大數據、資料科學。

著作:Machine Learning With R Cookbook, R for Data Science Cookbook

課程大綱

單元

課程大綱

108

人工智慧與深度學習

(6小時

1.人工智慧的發展歷史

2.單層感知器Perceptron

3.基礎環境建置及解說

4.機器學習 決策樹、邏輯斯蒂回歸

5.多層感知器 Multilayer Perceptron

6.使用多層感知機辨識驗證碼

7.支持向量機 Support Vector Machine

8.受限波茲曼機Restricted Boltzmann Machine

9.深度信念網路Deep Belief Network

10.GPU + 深度學習

11.人工智慧 v.s. 機器學習 v.s. 深度學習

1015

人工神經網路

6小時

12.TensorFlow & Keras

13.TensorFlow 簡介

14.安裝TensorFlow

15.使用TensorFlow Playground視覺化人工神經網路

16.Keras 安裝與配置

17.人工神經網路Artificial Neural Network

18.神經元Neurons)

19.激勵函數 Activation Function

20.人工神經網路如何運作

21.梯度下降Gradient Descent

22.反向傳播演算法Backpropagation

23.[實例] 使用人工神經網路預測客戶是否可信

24.評估、調參、優化人工神經網路

25.比較人工神經網路與其他機器學習模型

1022(四)

卷積神經網路

6小時

26.什麼是卷積神經網路Convolutional Neural Network

27.卷積特徵提取

28.ReLuRectified Linear Units

29.池化層Pooling

30.Flattening

31.建立卷積神經網路

32.什麼是SoftMax Cross-Entropy

33.【實例】 利用卷積神經網路辨識圖片

34.如何調校卷積神經網路

 

單元

課程大綱

1029

迴圈神經網路

6小時

35.什麼是迴圈神經網路 Recurrent Neural Networks

36.消失的梯度問題The vanishing gradient problem

37.長短期記憶網路 LSTM Long Short-Term Memory

38.建立迴圈神經網路Recurrent Neural Networks

39.利用迴圈神經網路Recurrent Neural Networks預測股價

40.如何調校迴圈神經網路Recurrent Neural Networks

115

自編碼網路

6小時

41.什麼是自編碼網路AutoEncoder

42.訓練自編碼網路AutoEncoder

43.過完備隱藏層 Overcomplete Hidden Layers

44.稀疏編碼 Sparse Autodncoders

45.降噪自動編碼 Denoising Autoencoders

46.收縮自動編碼 Contractive Autoencoders

47.多層自動編碼 Stacked Autoencoders

48.深度自動編碼Deep Autoencoders

49.[實例] 使用自編碼網路建立推薦系統

1112

生成對抗網路

6小時

50.生成對抗網路 GANGenerative Adversarial Nets 基本原理

51.訓練自編碼網路 AutoEncoder

52.GAN 代價函數

53.深度卷積對抗生成網路DCGAN

54.批歸一化 Batch Normalization

55.小步長卷積 Fractionally-Strided Convolution

56.【實例利用生成對抗網路 GAN 自動生成圖片

價格

原價

(含稅、午餐、講義)

早鳥-優惠價

(開課10天前報名)

工研人-優惠價

團報-優惠價

(同公司2人以上)

數位旁聽-優惠價

RAISE博士-優惠價

每人30,000

每人24,000

每人18,000

每人15,000

常見問題

●報名方式:至產業學習網,點選課程頁面之「線上報名」,填寫報名資訊即可。

●本課程採報名制,滿15人以上開班,未滿15人不開班,課程洽詢: 02-23701111#319 葉先生。

● 繳費資訊:

()ATM轉帳(線上報名):繳費方式選擇「ATM轉帳」者,系統將給您一組轉帳帳號「銀行代號、轉帳帳號」,但此帳號只提供本課程轉帳使用, 各別學員轉帳請使用不同轉帳帳號!。

()信用卡(線上報名):繳費方式選「信用卡」,直到顯示「您已完成報名手續」為止,才確實完成繳費。

貼心提醒

※以下注意事項─敬請您的協助,謝謝! 
1.為確保您的上課權益,報名後若未收到任何回覆,請來電洽詢方完成報名。
2.若報名者不克參加者,可指派其他人參加,並於開課前一日通知。
3.因課前教材、講義及餐點之準備,若您不克前來需取消報名,請於開課前三日以EMAIL通知主辦單位聯絡人並電話確認申請退費事宜,逾期將郵寄講義,恕不退費。
4. 為尊重講師之智慧財產權益,恕無法提供課程講義電子檔。
5. 為配合講師時間或臨時突發事件,主辦單位有調整日期或更換講師之權利。
6. 繳費方式為信用卡、ATM轉帳,恕不受理現場報名和繳費。

課程推薦

人工智慧課程系列

學習主題&連結

課程介紹

1

AI人工智慧與TensorFlow、Keras深度學習應用

學習Python語法基礎,深度學習基本概念

2.

Python 資料分析及機器學習預測實作

學習運用Python模組實踐機器實作

3.

Python機器學習實作應用研習班

學習NumpyPandasScikit-learn三大模組結合運用

4.

Python網路爬蟲實作技術研習班

學習網路爬蟲所需的Python基礎入門

5.

AI推薦系統與精準行銷實作班

學習精準行銷與實作練習、深度學習推薦系統演算法。

6.

輕鬆學會Python打造聊天機器人

學習實機操作和撰寫Python程式

7.

Python語言與工業人工智慧應用實作

學習Python訊號處理與機器學習套件進行實機操作。

8.

Google TensorFlow 2.0人工智慧深度學習實作開發

深度學習最新的TensorFlow 2.0套件以及實作演練

9.

數位訊號處理與Python程式實作

學習Python程式設計,進行DSP技術實作

10.

LabVIEW 機器視覺應用班(假日班)

學習實際運用LabVIEW建置機器視覺作業並執行檢測

11

Python與深度學習技術應用研習班

學習Python與深度學習之發展趨勢與應用

12

AI大數據分析與應用實戰班

學習AI人工智慧的概念,並上機寫基礎RPython程式


附件

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