AI01. 深度學習理論與 TensorFlow之應用

課程編號：AI02-1111029

上課時數：三天共21小時

上課地點：以斯帖統計顧問公司(捷運文湖線辛亥站旁)，台北市文山區辛亥路4段128-2號5樓B棟(Google MAP)

主講人



李厚均 （Isaac） 老師

台大電子所畢業

核果智能科技執行長
台積電、中華電信、富邦銀行等企業內訓講師
四零四Lab AI工程師

著作
選擇的能力-探索人工智慧的核心

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小李談數智




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筆電與軟體  

學員需自行攜帶筆記型電腦

課程內容簡介

隨著人工智慧(AI)時代的來臨，資料科學已成為一門重要的顯學，尤其是近年來深度學習(Deep Learning)的重大突破，更加速了許多智能化的應用及發展，這也使得各企業爭相投入研發資源並網羅相關人才。

然而，目前市場上人工智慧的人才供不應求，且培養具有解決實務問題之工程師更是難上加難，因此，如何快速有效的培養出AI人才，一直是各國政府關注的焦點之一。有鑑於此，為了解決人才短缺的問題，此課程邀請到具有多年經驗的業界講師來授課，期望不只能給予學員最有效的學習，同時也能獲得許多業界真實經驗，學員學成後除了能對AI人工智慧有更多深入的了解外，同時也能提升在職場上之競爭力。

本課程將針對生物醫學界的同學來講解深度學習的理論及應用，並使用目前最夯的深度學習套件Google TensorFlow2來實做類神經網路，同學學成後，能有能力使用AI來分析生物醫學領域裡的資料集。

 


課程特色

清楚的理論講解：

老師會將大量複雜的理論，以非常直觀的方式傳授給學員，不只讓每位學生不害怕牽扯到大量複雜的機率統計以及微積分，更使學員可以很直觀的了解每個步驟的物理意義，學習成果將事半功倍。

重視實作：

這門課會有將近50%的實作課程，配合老師深入淺出地理論講義，學員能一步步理解每個實作細節，增加實戰經驗，也協助學員熟悉TensorFlow語法以及使用的小技巧。

老師實務經驗分享：

此課程除了傳授理論知識外，老師也會分享大量各行各業真實之案例，以及老師將人工智慧導入各企業之成功經驗，讓學員能夠瞭解到實務上會遇到之問題，以及AI成功落地與否的每個環節，期望學員學成後能協助自己服務的機構做AI之轉型。

 

課程大綱

第一天

• 深度學習基礎介紹
  • 基礎類神經網路介紹
  • 深度學習現在的應用與優勢
  • 為什麼要使用 TensorFlow2
• TensorFlow2實作
  • 張量的操作及觀念
  • 常見的類神經網路函數
  • 優化器的使用

• DNN神經網路介紹
  • 認識最基礎的類神經網路
  • 損失函數
  • 優化類神經網路
• DNN神經網路實作
  • 影像分類實作
  • 視覺化類神經網路

第二天

• CNN神經網路介紹
  • 類神經網路在影像辨識的應用
  • 介紹著名的 CNN 類神經網路
• CNN神經網路實作
  • 影像分類
  • 比較 DNN 與 CNN 的差異
• 物件偵測
  • Yolo模型介紹
• 物件偵測實作
  • Yolo模型實作

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