訓練時數：12
電子/電機/資訊相關工程師
大數據相關研發人員或資料科學家
統計/數值分析研究人員
※須具備 Python 使用經驗
1.Python的環境建置與撰寫
2.機器學習基本知識
3.深度學習核心技術(包含DNN, CNN, RNN)
4.深度學習網路實作與開發
AI深度學習核心技術研習班（台南班）
課程簡介
在資訊爆炸浪潮席捲全球的當下，大數據時代應運而生，深度學習(Deep Learning)被視為分析大數據的重要技術，更為人工智慧(Artificial Intelligence)的發展開啟了大門。
全球陸續投入人工智慧的開發，根據麥肯錫報告，到 2030 年，大約 70% 的企業將採用人工智慧技術，且可為全球經濟活動帶來 13 兆美元產值。
為了掌握人工智慧技術的先機，學習深度學習技術已為必然趨勢，深度學習可應用於社群平台、商業、製造業等，本課程將詳細介紹深度學習的核心技術，讓學員透過實作熟悉深度學習，進而在未來工作上靈活運用。
課程目標
本課程將帶領學員了解深度學習的核心技術與開發實作，學習以下的內容:
- Python的環境建置與撰寫
- 機器學習基本知識
- 深度學習核心技術(包含DNN, CNN, RNN)
- 深度學習網路實作與開發
目標對象
- 高階軟體開發工程師
- 電子/電機/資訊相關工程師
- 大數據相關研發人員或資料科學家
- 統計/數值分析研究人員
※須具備 Python 使用經驗
課程大綱
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主題 |
重點學習 |
授課方式 |
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人工智慧簡介 |
人工智慧應用介紹 |
講授／學員問答 |
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機器學習簡介 |
機器學習基礎概念介紹 |
講授／學員問答 |
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工業數據異常偵測 |
工業數據異常偵測介紹及處理方法 |
講授／學員問答 |
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實驗一：實戰支撐向量機(SVM) |
SVM基礎實作 |
實作演練 |
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深度學習(一):深度神經網路(DNN) |
DNN基礎概念介紹 |
講授／學員問答 |
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深度學習(二): 卷積神經網路(CNN) |
CNN基礎概念介紹 |
講授／學員問答 |
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實驗二：實戰CNN(工業數據異常偵測) |
實作CNN應用於工業數據異常偵測 |
實作演練 |
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深度學習(三): 循環神經網路(RNN) |
RNN基礎概念介紹 |
講授／學員問答 |
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實驗三: 實戰RNN |
實作RNN應用於工業數據異常偵測 |
實作演練 |
林講師 （交大電信工程博士）
專長：巨量資料分析、人工智慧、資料探勘、數位經理人
經歷：資策會專案管理師、交大講師、教育部受邀講師、大型產學計劃負責人（深度學習技術應用於工業4.0、資料探勘技術應用於江河運算、行動感測技術研究、雲端平台研究、資料安全等）
| 課程名稱 | 認證機構(分校) | 上課地點 | 費用 | 開課日期 | |
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設計思考Design Thinking創新工... | 財團法人中國... | 台北市大同區 | 8000 | 2019-12-18 |
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食品技師先修學分班 | 中國文化大學... | 台北市大安區 | 5370 | 2019-12-09 |
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廚具設計人才培訓班 | 中國文化大學... | 台中市西屯區 | 9000 | 2019-12-15 |
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【台灣皮革職人】皮件手縫基本工事 | 中國文化大學... | 台北市大安區 | 5200 | 2019-12-18 |
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食品技師先修學分班 | 中國文化大學... | 台北市大安區 | 5370 | 2019-12-10 |
