▍這堂課你將會學到
- 從零開始掌握最夯的深度學習框架 PyTorch
- 透過 6 大實作，了解類神經網絡 DNN (MLP)、CNN 的原理及應用
- 理解模型參數背後的意義，用自己的資料建立模型
▍從應用最廣的 DNN (MLP)、CNN 建立基礎，課程實作時間佔 50% 以上！
# 按部就班認識深度學習，從實作中熟悉 PyTorch
▍認識 PyTorch 之前，先了解什麼是深度學習
深度學習 (Deep Learning) 是近年來 AI 領域最炙手可熱的技術，它的原理是模仿人類神經的多層架構，讓電腦可以自動學習，做到影像、語音、翻譯、結構性資料的辨識、結果預測，最知名的範例之一就是打敗人類棋王的圍棋 AI 程式 Alpha Go。
而 PyTorch 作為深度學習技術的框架，具備強大的 GPU 加速能力，加上易於使用的開發環境，推出後不久就受到廣大的歡迎，是現在最熱門的主流框架之一。
▍超過 75% 的國際頂尖學者都在用！PyTorch 究竟好在哪裡？
# 學習門檻低、開發彈性大，快速建模最佳幫手
PyTorch 是 2017 年 Facebook 發佈的開源深度學習框架，最大的特色是能快速建模和測試，非常適合應用在研發新模型上，2019 年起有超過 75% 的國際學術論文都使用了 PyTorch ，以壓倒性的數量成為國際頂尖學者們研究上的首選，未來還有上升的趨勢。
▍深度學習沒那麼難！從最好用的框架 PyTorch 帶你輕鬆入門
⭐ PyTorch 具備以下優點
- 直覺好上手：以簡潔的 Python 語法為基礎，還可以跟所有 Python 的套件完美整合
- Debug 超方便：透過動態計算圖實現模型的局部測試，找 Bug 輕鬆寫意
- API 介面超友善：提供簡單好用的 API，大大降低開發的時間成本
- 版本更新穩定：Facebook 官方維護，新舊版本相容，不怕更新後專案壞掉
這堂課帶你從最好用的 PyTorch 開始，輕鬆學會 Deep Learning！
▍小李老師超詳細解說，讓你秒懂複雜觀念
# 9 小時紮實學習，實作有問題就在直播課上問老師
剛開始在接觸深度學習時，你可能會碰到一些問題：
- 自學看到一堆數學公式就頭昏腦脹
- 想要把資料輸入模型做應用，卻不知道該如何上手
- 不知道怎麼設定模型的參數，處理開發問題
以上問題都將透過實作幫你解惑，讓你不只學會最夯的主流框架跟技術，也懂得如何應用！
擅長把複雜觀念簡單說的小李老師，將會在這 9 小時的課程中：
- 透過生活化的比喻及範例，艱澀難懂的數學變得能輕鬆吸收
- 用 6 大模型實作，帶你理解機器學習的流程，學會用自己的資料建立模型
- 詳細解說每個模型內的參數，讓你清楚背後的物理意義，將知識融會貫通
▍不怕學不會！課後上傳作業，小李老師幫你看
# 就是要確保你真的有吸收
要熟練一門技術，大量練習是必須的！老師特地規劃了課後作業，讓你在直播課結束後能繼續練習，還會批改和給予建議，幫你更上一層樓，不用擔心上完課就被放生！
▍這堂課適合這樣的你
- 有 Python 基礎，想要入門深度學習的你
- 經常需要建模、測試，想要提升工作效率的你
- 在 PyTorch、深度學習上有疑問，希望有專業講師可以詢問的你
▍講師資訊
李厚均 Isaac｜核果智能科技執行長
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。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。
為各機構長期合作講師，開過許多課程，如 AI人工智慧深度學習、Python大數據爬蟲、金融大數據分析平台、Apache Spark大數據平台處理實務等。授課經驗豐富，累積學員數超過數百名，並有經營 Facebook 粉絲專頁：小李談數智，在社群提供更多關於人工智慧、深度學習的資訊。
【經歷】
- 核果智能科技執行長
- 台積電、中華電信、富邦銀行等公司 AI 企業內訓講師及顧問
- 資策會資深 AI 講師
- 四零四科技 LAB AI 工程師
【學歷】
- 台灣大學電子工程研究所碩士
- 美國伊利諾香檳分校交換學生
- 交通大學電子工程學系學士
【著作】
- 選擇的能力 - 探索人工智慧的核心
▍課程資訊
上課日期｜2021/10/26、11/2、11/9 (每週二)，共 3 天
上課時間｜19:30-22:30
報名截止｜2021/10/23 (六) 23:55
觀看平台｜ZOOM ※ 最終觀看平台以 HiSKIO 公告為主
硬體需求｜為了保障課程觀看品質，請務必自備筆電、桌機，並保持良好的網路環境。
▍課程內容
▶ Day1 - 10/26 (二) 19:30 ~ 22:30
【深度學習介紹】
- 為什麼你該懂深度學習 - 深度學習的優勢
- 深度學習與本課重點 - DNN (MLP)、CNN 基本介紹
- 循環神經網路 RNN 介紹
- 深度學習常見開源軟體介紹
【PyTorch 基礎】
- PyTorch 基礎運算
- 常見函數使用
- 資料處理輸入流程
- 優化函數
▶ Day2 - 11/2 (二) 19:30 ~ 22:30
【 深層神經網路 DNN 】
- 如何建構 DNN 類神經網路
- 損失函數定義 - 均方誤差 (MSE)
- 損失函數定義 - 交叉熵 (Cross-Entropy)
- 梯度下降法 (Gradient Descent)
- 進階梯度下降法
- 反向傳播算法 (Backpropagation)
- 驗證神經網路
【實戰 - DNN】
- 小試身手：MNIST手寫辨識
- 知識應用：調整網路參數
- 客製化表格資料分類：香菇是否有毒分類
- 客製化照片圖片分類：男女性別照片分類
▶ Day3 - 11/9 (二) 19:30 ~ 22:30
【卷積神經網路 CNN】
- 卷積 (convolution) 介紹
- 什麼是最大池化 (max-pooling)
- 如何建構 CNN 類神經網路
- CNN 神經網路特色
- ILSVRC 競賽與大型資料庫 ImageNet
- CNN經典模型 - Alexnet
- CNN經典模型 - VGG16 及 VGG19
- CNN經典模型 - Inception 模組與 GoogleNet
- CNN經典模型 - 捷徑設計及 ResNet
【實戰 - CNN】
- 原理應用：卷積與池化運算
- 小試身手：MNIST 手寫辨識
- 客製化照片圖片分類：貓狗照片分類
- 著名網路操作：使用 Inception v3 預訓練模型做圖片分類
【實戰 - CNN Yolo 物件偵測】
- 物件偵測原理
- Yolo 物件偵測
- Labeling tool 使
▶ 下課後 - 作業批改與反饋
【課後作業】
- DNN 實作練習
- CNN 實作練習
▍線上直播課 FAQ
Q1 什麼時候會收到課程的直播連結？
直播連結將會在課程前一天發送到你的信箱，請注意收信喔！
如果沒有收到信，上課當天中午過後也可以進入學習頁，從課程的第一章節查看直播連結。
Q2 線上直播課可以問老師問題嗎？
課程中有安排實作，可以跟老師互動、問問題！
Q3 上課之前就已經有問題想問了，可以先問嗎？
報名表上有欄位可以預填問題，如果是報名後才有問題，也可以在課程中問老師。
Q4 這堂課會有錄影存檔嗎？
有的！複習影片會在課程結束後 1 個月內上傳，可以隨時觀看複習，但影片中不會包含 QA 時間，所以想聽老師精采的即時問答 or 問老師問題，一定要現場上課喔！
Q5 課程中，學員有需要開啟視訊鏡頭嗎？
不用喔！請記得全程關閉麥克風和視訊，以確保上課品質~
▍相關書籍推薦
書名：核心開發者親授！PyTorch 深度學習攻略 (Deep Learning with Pytorch)
▍退費須知
- 退費請於開課日 7 日前（不含開課當日）申請，可退課程實際支付之費用，並酌收票價 10% 手續費。
- 於首次開課日前 7 日後申請退費，可退課程實際支付之費用的 50%，並酌收 10% 課程費用作為手續費。
- 直播課程於第二次直播開課日後（含當日），恕不提供退款申請。
- 若課程因故取消，課程將全額退費。
- 以上所退之費用僅退課程實際支付之費用，不包含超商手續費、匯款手續費等金流費用。
- 如需退費，請填寫課程退費申請表，主辦單位收到申請表後將寄發通知信，以告知申請進度。
- 退費日期統一為申請日之下個月 10 號，申請日以申請人「課程退費申請表」上的系統送出紀錄為準。
- 退費申請人須自行負擔匯款手續費，NT 30元。
- 若活動因故延期或取消，主辦單位恕不負責票面金額以外之相關補償。
▍主辦單位 - HiSKIO｜專業線上課程平台
HiSKIO 是專注於軟體資訊領域的教育團隊，我們從線上課程平台的角色出發，提供各種專業師資、規格化教材、以及學習環境， 期待透過教育科技的不斷創新，讓每一個有意願嘗試的人只要透過線上學習，就能成為獨立開發者。
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▍友情合作 - 天瓏資訊圖書
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