人工智慧入門班
上課時間:12/8、12/14、12/15、12/22。午後13:00~17:00
適合對象:對人工智慧的發展有興趣的
先修知識:有基礎程式語言能力尤佳
課程時數:每次上課4小時,共16小時
自行攜帶:筆電、64位元電腦、8G以上記憶體
講師介紹:
Isaac畢業於台大電子所,主要專長為人工智慧及資料分析,擅長處理影像辨識、金融數據等問題。他過去曾於多處擔任資料科學講師,同時,也曾在許多上市櫃公司擔任內訓講師及顧問,具有相當豐富的教學及實戰經驗。
課程內容:
第一天(12/08)
- 人工智慧基礎介紹(1小時)
- 何謂人工智慧
- 何謂監督式學習、非監督式學習、半監督式學習、強化學習
- 機器學習/深度學習之基本觀念
- 著名之開源軟體及雲端服務平台
- 實作TensorFlow
- 環境安裝
- 基礎運算操作
- 優化/部屬模型
第二天(12/14)
- DNN神經網路介紹
- 建立DNN網路
- 定義損失函數
- 優化模型
- 實作DNN神經網路
- 手寫辨識MNIST分類
- 儲存/部屬模型
- Tensorboard介紹
第三天(12/15)
- CNN神經網路介紹
- Convolution
- Maxpooling
- 建立CNN網路
- 著名CNN網路介紹
- 實作CNN神經網路
- 手寫辨識MNIST分類
- 實作真實資料集
第四天(12/22)
- RNN神經網路介紹
- Word2vect
- RNN cell
- LSTM/GRU
- 實作RNN神經網路
- 手寫辨識MNIST分類
- 英文文章word2vect
- 垃圾郵件分類



