【資策會-高雄】人工智慧-使用PyTorch實作深度學習

開課日期:2019-05-04 課程費用:電洽 備註:早鳥優惠
上課時間:假日 / 上午,下午 學習時程:14
上課地點: 高雄市前金區中正四路211號8樓之1(華國金融中心--...看完整 map
適用對象:
1.想了解深度學習概念者。
2.想投入於深度學習工作的工程師或研究員。
3.想投入AI訓練師...看完整
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課程特色
資策會特規劃「人工智慧-用PyTorch實作深度學習」課程,在課程當中將會對「理論」、「實作」做全面性的探討,包含常見的方法NN、RNN、LSTM、CNN算法討論之外,針對自然語言處理、機器視覺兩個領域做個案做實作介紹。
對於想要使用PyTorch作深度學習的初學者,是一門不可錯過的最佳學習方案。
詳細內容
 

◆ 課程緣起

近來人工智慧 (Artificial Intelligence, AI)吸引媒體大眾注目,尤其在Google DeepMind AlphaGo 戰勝各圍棋好手後,更吸引大量關注。
其實人工智慧早就已出現在我們生活周遭;例如、警方使用的人臉辨識或是您手機上的語音助理都是人工智慧應用的實例。

 

深度學習(Deep Learning)是機器學習(Machine Learning)的一個分支,也是AI學門中成長、應用進步最廣最快的一個領域。
NN、CNN、RNN各式類神經網路學習演算法在機器視覺、自然語言處理及影像判讀等領域皆已有非常可觀的應用與成就。
隨著深度學習與影像辨識等人工智慧技術的成熟,愈來愈多人工智慧商業化的應用實現,如聊天機器人、金融保險、商業情報分析、市場營銷、文字分析處理等相關應用,開始有相當多的新創公司投入。

 

PyTorch是一個基於著名深度學習框架Torch並採用Python程式語言的機器學習函式庫,由臉書的人工智慧研究小組於2017年推出,除了安裝容易、程式碼簡潔、易於設計自己的架構及測試之外,還有許多特色。
包含torch.cuda.TensorFloat可以直接在GPU上運算、torch.autograd可以自動計算梯度、torch.nn能夠快速定義神經網路層、處理自然語言的技術框架…等強大的功能。

 

資策會特規劃「人工智慧-用PyTorch實作深度學習」課程,在課程當中將會對「理論」、「實作」做全面性的探討,包含常見的方法NN、RNN、LSTM、CNN算法討論之外,針對自然語言處理、機器視覺兩個領域做個案做實作介紹。
對於想要使用PyTorch作深度學習的初學者,是一門不可錯過的最佳學習方案

 ◆ 課程效益

  • 協助學員採用PyTorch做自然語言處理、機器視覺的應用。

  • 了解類神經網路(Neural Network)、長短期記憶模型(Long Short-Term Memory Networks)、遞歸神經網路(Recurrent Neural Network)、卷積神經網路(Convolutional Neural Networks)等理論。

 ◆ 適合對象

  • 想了解深度學習概念者。

  • 想投入於深度學習工作的工程師或研究員。

  • 想投入AI訓練師的人員

預備知識:本課程須具備Python基礎,建議學員先修習過「Big Data資料分析- Python實作」或具備Python之基礎課程知識,再修習本課程。

 ◆ 課程內容

   

課程單元

課程內容

環境準備

  • 環境安裝與設定

概念介紹

  • 人工智慧與深度學習方法的概念與發展

基本原理

  • 神經網路(Artificial Neural Networks)運作原理

  • 神經網路學習模式

  • 梯度下降法(Gradient Descent)

  • 反向傳播法(Backpropagation)

進階原理

  • 遞歸神經網路(Recurrent Neural Networks)運作原理

  • 長短期記憶模型梯(Long short-term memory)運作原理

  • 卷積神經網路(Convolutional Neural Networks)運作原理

基本PyTorch

  • Tensors實作

  • Autograd實作

  • NN實作

機器視覺與深度學習

  • 基本圖片辨識

  • SSD方法實作

  • 基本物體偵測

自然語言與深度學習

  • 注意力機制(Attention Mechanism)

  • Seq2Seq架構

  • 啟發式搜尋演算法(聊天機器人個案)

課程 *課程執行單位保留調整課程內容、日程與講師之權利*

報名方式
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