上課地址:工研院產業學院 產業人才訓練一部(台北)
時數:36
起迄日期:2020-11-10~2020-11-26
聯絡資訊:黃小姐/02-23701111#306 or 827306
報名截止日:2020-11-05
課程類別:人才培訓(課程)
活動代碼:2320040071
人工智慧技術浪潮衝擊著所有產業!雖然世界已有萬千企業導入AI,然而,各產業仍蘊藏著廣大機會還沒有被開發。在未來人工智慧將會越發重要,因為每一種產業,都有可能透過AI進化、升級本身的核心運作或商業模式,越早了解、善用機器學習與深度學習技術,越能優化產品服務、分析預測防範於未然,且能挖掘數據中的寶藏,搶先一步掌握商業機會。
透過由淺入深的AI人工智慧主題,幫你建立AI重要觀念。詳細解說機器學習的各類演算法並以Scikit learn進行實作教學。對於同類型演算法,將以同一種資料集讓學員能比較演算法之間的差異及各式參數對模型效能的影響。深度學習單元對於原理細節解說外,也會以Tensorflow/Keras手把手實作DNN、CNN、Transfer learning 及YOLO實作物件偵測等。讓您掌握AI人工智慧演算法後,能運用在資料探勘、電腦視覺、自然語言處理、語音和手寫識別等技術領域上。
*課程日期:11/10(二)、11/12(四)、11/17(二)、11/19(四)、11/24(二)、11/26(四)
*課程時間:10:00~17:00(中午午休一小時)
1.了解AI機器學習與深度學習技術原理及能解決的問題、應用領域。
2.熟悉不同機器學習演算法並能比較演算法之間的差異與使用限制。
3.藉由Scikit learn實作演練,了解機器學習的應用。
4.學會強化式學習及其實作,並熟悉不同的神經網路架構,如DNN、CNN、RNN/LSTM、GAN等。
5.藉由Keras實作演練,了解神經網路實際運作原理。
1.想學習AI機器學習與深度學習技術及應用範疇之工程師。
2.協助企業評估是否導入AI之專案人員。
3.企業內欲了解AI人工智慧之相關人員。
4.沒相關背景但對AI機器學習與深度學習有興趣,卻不知如何開始者。
陳義方 老師
學歷:國立台灣大學 電機工程所博士
資歷:艾鍗科技有限公司研發長教學規劃與教具研發之規劃、訊舟科技股份有限公司研發工程師網通產品研發
教學經歷:
-於99年3月~迄今在各知名培訓單位進行ICT相關課程授課
-經濟部iPAS產業人才能力鑑定計劃
-經濟部工業局智慧電子學院人才培訓計劃
-勞動部就業培訓計劃
-臺北市職能發展學院就安基金培育計劃
專精課程:資料科學深度學習實務、AI邊緣運算、Linux系統建置實務、Linux系統程式設計、Raspberry Pi 感測裝置程式設計、Raspberry Pi系統應用、ARM mbed Cloud物聯網應用與實作
專業領域:授課科目邊緣運算、資料科學、深度學習、嵌入式Linux系統、ARM Boot Loader、PCB Layout、MCU 韌體設計、Linux 驅動程式、Linux系統程式、網路通訊協定。
課程單元 |
時數 |
教學活動設計 |
講師 |
11/10(二)、11/12(四)、11/17(二) AI機器學習 |
18 |
1.人工智慧簡介 2. 機器學習簡介 3. 資料與特徵 4. ML實作使用Scikit-lear 5. 機器學習演算法 |
陳義方 |
11/19(四)、11/24(二)、11/26(四) AI深度學習 |
18 |
1.深度學習技術簡介 2.類神經網路運作原理與相關技術解說 3.Keras程式架構 4. DNN實作Iris分類問題-使用Keras 5. DNN實作MNIST手寫數字分類問題-使用Keras 6.加入更多訓練技巧-Batch Normalization, Dropout, Early Stopping,… 7. CNN網路模型原理 8. CNN實作MNIST手寫數字識別-使用Keras 9.CNN實作交通號誌圖像識別-使用Keras 10. Image Augmentation 增加訓練資料-影像擴展 11.知名CNN網路模型(AlexNet、VGG16、ResNet50,…) 12. Transfer Learning 原理與實作-FineTune 13. 透視CNN網路(CNN Visualization) 14. YOLO 多物件偵測與程式架構說明 |
陳義方 |
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(寄送紙本講義,不得側錄侵害著作權) |
RAISE計畫訓儲菁英專案(限報實體課程,名額5名) |
每人28,800元 |
每人25,920元 |
每人25,920元 |
每人23,000元 |
每人17,280元 |