[AI人工智慧] NVIDIA DLI 深度學習實作坊

[AI人工智慧] NVIDIA DLI 深度學習實作坊

上課地址:台北恆逸教育訓練中心電腦教室 (台北市松山區復興北路99號14樓) https://www.uuu.com.tw/About/tpe 實際上課地點,請依上課通知為準!

時數:14

起迄日期:2019-04-11~2019-04-15

聯絡資訊:廖沛芸/03-5732859

報名截止日:2019-04-15

課程類別:人才培訓(課程)

研討會編號:2319020020

課程介紹

~~教您利用深度學習解決企業難題~~
     NVIDIA DLI 深度學習實作坊,係針對初階學員提供深度學習基本原理相關課程如「電腦視覺」及「多重資料類型」。透過國際級認證講師結合趨勢、理論與實作,帶領學員由淺入深一手掌握打造人工智慧 (AI) 的關鍵技術。本系列課程分為兩獨立單元課程: NVIDIA DLI「電腦視覺的深度學習實作坊」 (運用於電腦視覺的深度學習基本原理),與「多重資料類型的深度學習實作坊」 (結合卷積和遞歸神經網路,為影像與影片中的內容產生有效的說明)。

課程目標/特色

單元一:電腦視覺的深度學習實作坊: 運用於電腦視覺的深度學習基本原理
       本實作坊主要帶領學員探索圖像中的物體偵測與神經網路(Neural Network)部署,利用 NVIDIA 深度學習介面 DIGITS 搭載 Google TensorFlow 以及 NVIDIA TensorRT 實作 課程,了解圖像分割類神經網絡與培訓各項不同 DNN 架構的推論。透過實作的方式體驗深度學 習之案例應用與操作方法



單元二:多重資料類型的深度學習實作坊:
        本實作坊主要帶領學員探索如何結合卷積和遞歸神經網路 (CNN & RNN),為影像與影片中的內容產生有效的說明。本課程中先介紹如何應用 Tensorflow 在圖像分割以及文字生成,最後整合電腦視覺與自然語言處理技術用於圖片與影像標記,後續可 應用於產生不同圖像與影像的解說。 瞭解如何使用 TensorFlow 和 Microsoft Common Objects in Context (COCO;Microsoft 物體內容辨識) 資料集訓練網路,產生影像與影片的標題。

講師簡介

( DLI 認證講師)
 

講師姓名

經歷

專長領域

北科大工工系
許嘉裕副教授

4/11: CV

l NVIDIA深度學習教育機構認證講師

l 清大工業工程與工程管理學系博士

l NVIDIA Solution Architecture, Santa Clara, USA (LEAP program support)

深度學習、資料挖礦與大數據分析、智慧製造、半導體良率提升、時間性資料分析


許嘉裕博士個人研究興趣主要為資料挖礦與大數據分析、深度學習、智慧製造等領域,結合理論與實務應用,面對製造業智能化的轉型需求,發展智慧製造與設備智能化解決方案,以協助製造商提升良率與生產品質,曾執行半導體製造、IC設計、面板製造、印刷電路板製造、3C零組件等廠商委託產學合作研究計畫。共取得4項美國發明專利,6項中華民國發明專利,並獲得中國工業工程學會(CIIE) 優秀青年工業工程師獎、中華民國電腦學會(CSROC)傑出青年獎、科技部優秀年輕學者研究計畫、元智大學青年學者研究獎、服務科學學會溫世仁服務科學新苗獎 等學術榮譽。

講師姓名

經歷

專長領域

北科大工工系
陳崇傑博士

4/15: MDT

l   NVIDIA深度學習教育機構認證講師(CVMDTNLP)

l 北科大工工系博士後深度學習研究員

l NVIDIA Solution Architecture, 頂尖卓越工程團隊 (PESA)

deep learning, data mining, big data analytic, GPGPU, cloud computing, distribution system


陳俊傑博士畢業於國立台灣大學網路多媒體研究所,其個人研究興趣主要為資料挖礦與大數據分析、深度學習、分散式計算與多媒體應用等領域。在學與研究時間,參與人工智慧及深度機器學習專案計畫、巨量資料分析產學合作案,雲端運算產學聯合研發計畫與科技研究發展專案-學研聯合研究計畫等。於在美期間曾於美國NVidia 總公司參與深度學習與系統相關專案並取得NVidia DLI原廠講師認證。

除學術與產學成果外,也取得雲端運算相關之發明專利,並獲得2次中華民國斐陶斐獎。

並對創新與創業領域有深厚與趣,於2010年在台灣大學設計思考社協同創辦、2017美國Y-Combinator創業學校結業、Startup Weekend AI 業師、台灣方客特有限公司技術長等不同的經驗。

培訓對象

有意學習最新的 NVIDIA 深度學習學院(DLI)課程(電腦視覺深度學習、多重資料類型的深度 學習),學習開發深度學習之流程與工具等,及親手實作以獲得實際技能撰寫電腦語法者。

建議學員可先報名Google機器學習速成課程實體班 -  (3/25 @台北科技大樓)

課程大綱

(課程內容將依據實際需求調整)

4/11)單元一:電腦視覺的深度學習實作坊,7小時

 課程內容

運用於電腦視覺的深度學習基本原理,透過訓練神經網絡並使用結果來提高性能和功能,探索深度學習的基礎知識。在這個實作課程中,你將透過訓練和部署神經網絡來學習深度學習的基礎知識,以及:

Ø   實作常用的深度學習運算流程,例如: 圖像問題的分類和特定物件偵測

Ø   透過實際資料處理方法探討、訓練參數調教、網路架構等學習與其他相關知識與策略探討,進行實驗與討論以增進效率與成效

Ø   部署課程中的神經網路,並嘗試活用相關知識,解決現實世界的問題

    完成本課程及實作3個實驗後,你將能透過深度學習解決視覺運算問題。。

l   適合對象:本課程屬於初階課程,適合已有神經網路理論基礎者,熟悉基礎程式設計原理,例如函數和變數。

l   深度學習框架: Caffe, DIGITS

l   測驗類型: 程式編寫

l   教材語言: 英文

l   課程結束後,可進行線上測驗,通過後可取得電子認證證書

 課程費用:15,000


4/15)單元二:多重資料類型的深度學習實作坊,7小時

 課程內容:

這門課程將帶你探索如何結合卷積和遞歸神經網路,為影像與影片中的內容產生有效的說明。本課程中先介紹如何應用Tensorflow在圖像分割以及文字生成,最後整合電腦視覺與自然語言處理技術用於圖片與影像標記,後續可應用於產生不同圖像與影像的解說。

瞭解如何使用 TensorFlow Microsoft Common Objects in Context (COCOMicrosoft 物體內容辨識) 資料集訓練網路,產生影像與影片的標題,方法為:

Ø   實作影像分割和文字產生等深度學習工作流程

Ø   比較和對照資料類型、工作流程和架構

Ø   結合電腦視覺和自然語言處理

  完成本課程及實作3個實驗後,你將能解決需要輸入多重資料類型的深度學習問題。

l   適合對象:本課程屬於初階課程,適合熟悉基礎 Python (函數和變數) 並具備訓練神經網路的經驗者。

l   深度學習框架: TensorFlow

l   測驗類型: 選擇題

l   教材語言: 英文

l   課程結束後,可進行線上測驗,通過後可取得電子認證證書

 課程費用:15,000

課程效益

完訓後學員須通過系統評量(可課後測試,但建議學員把握測驗日期與次數,以利充分理解與活用講師授課內容),通過DLI官方設計考題及格人員即可獲發電子證書。

開課資訊

主辦單位:工研院產業學院、NVIDIA。
協辦單位: 零壹科技
舉辦地點:台北恆逸教育訓練中心電腦教室 (台北市松山區復興北路99號14樓) 
https://www.uuu.com.tw/About/tpe   

 松山新店線 / 文湖線 南京復興站 出口7    (實際上課地點,請依上課通知為準!)

舉辦日期:

單元一:電腦視覺的深度學習實作坊 (CV)
2019/04/11 (四), 09:00~17:00, 報到時間: 08:40~09:00
單元二:多重資料類型的深度學習實作坊 (MDT)
2019/04/15 (一), 09:00~17:00, 報到時間: 08:40~09:00

課程費用

(每單元)每人15,000元,開課前五天報名(早鳥價):每人$7,000元。

單元

課程名稱

課程時間

時數

原價

早鳥

全系列

NVIDIA DLI 深度學習實作坊

4/11, 4/15

14

30,000

12,000

單元一

電腦視覺的深度學習實作坊 (CV)

4/11

7

15,000

7,000

單元二

多重資料類型的深度學習實作坊 (MDT)

4/15

7

15,000

7,000

 

▲報名方式:
1.線上報名:https://college.itri.org.tw/course-2/all-events-3/B016B2A7-5B09-45E8-A86D-5CA1BC76B8D3.html
2.正楷填妥報名表email至 Email住址會使用灌水程式保護機制。你需要啟動Javascript才能觀看它

額滿為止,名額有限,請儘快報名以保留您的位置。
 
▲課程洽詢:廖小姐,03-573-2859

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