資策會特規劃「人工智慧應用-以深度學習實作聊天機器人」課程,在課程當中將會採用深度學習的技術,協助學員了解如何透過深度學習來實作聊天機器人,包含機器學習與深度學習手法、Seq2Seq的架構與訓練、自然語言處理的類型、深度學習的模型整合。課程以Google的開源架構TensorFlow與Python實作,並將說明多個機器學習及類神經網路深度學習範例。

課程詳細介紹

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多時;例如您手機上的語音助理、對話機器人等都是人工智慧應用的實例。

深度學習(Deep Learning)是機器學習(Machine Learning)的一種,也是AI學門中成長、應用進步最廣最快的一個領域。DNN、CNN、RNN各式類神經網路學習演算法在製造業人工視覺、自然語言處理及醫學影像判讀等領域皆已有非常可觀的應用與成就。

資策會特規劃「人工智慧應用-以深度學習實作聊天機器人」課程,在課程當中將會採用深度學習的技術,協助學員了解如何透過深度學習來實作聊天機器人,包含機器學習與深度學習手法、Seq2Seq的架構與訓練、自然語言處理的類型、深度學習的模型整合。課程以Google的開源架構TensorFlow與Python實作,並將說明多個機器學習及類神經網路深度學習範例。

課程大綱

  1. 環境準備-環境安裝與設定
  2. 概念介紹-聊天機器人的發展與應用
  3. 機器學習
    3.1 基本機器學習概念(監督式與非監督式學習)
    3.2 常見機器學習演算法(決策樹、近鄰法、隨機森林)
  4. 深度學習之神經網路
    4.1 神經網路(Artificial Neural Networks)運作原理
    4.2 神經網路學習模式
    4.3 梯度下降法(Gradient Descent)
    4.4 反向傳播法(Backpropagation)
  5. 深度學習之遞歸神經網路
    5.1 遞歸神經網路(Recurrent Neural Networks)運作原理
    5.2 遞歸神經網路學習模式
    5.3 長短期記憶模型梯(Long Short Term Memory)
    5.4 LSTM變化處理
  6. 深度自然語言處理
    6.1 傳統機器學習與深度學習模型
    6.2 深度學習模型整合
    6.3 詞袋模型(Bag-of-words model)
    6.4 Seq2Seq架構
    6.5 Seq2Seq訓練
    6.6 注意力機制(Attention Mechanism)
  7. 透過深度自然語言處理建立聊天機器人
    7.1 資料前置處理
    7.2 建立Seq2Seq模型
    7.3 訓練Seq2Seq模型
    7.4 測試Seq2Seq模型

課程難度

初階

課程適合對象

1.想學習文字聊天機器人之應用方式者。
2.想投入於深度學習與自然語言處理之工程師。
3.從事自然語言演算法與深度學習之研究人員。

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。

課程時數

14 小時

上課注意事項

*課程執行單位保留調整課程內容、日程與講師之權利*

立即報名

一般優惠 12000 元 2018/01/29 00:00 ~ 2018/06/01 00:00 立即報名
早鳥優惠價 8000 元 2018/01/29 00:00 ~ 2018/06/01 00:00 立即報名

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開課單位

資策會 數位教育研究所 南區訓練中心

資策會數位教育研究所在「教育訓練」方面,秉持與時俱進的理念,因應產業需求,融 入創新、創意與創業的精神,培育各領域優質的科技化服務人才,加強其就業、增能、及創 業的職能,以便面對全球競爭的趨勢。

本中心持續引進與開辦最新科技化服務及資通訊技術課程包含:Big Data、行動加值應 用、專案管理、商業分析、資訊服務管理、研發管理、行銷管理、程式網管、智慧聯 網…等各式前瞻技術,即時培育並提供企業所需優質人才,以協助產業掌握關鍵前瞻科技, 引領企業再造蓬勃商機。

各教室皆有最新穎的軟、硬體設備,並附有舒適明亮的學員休息區及服務設施,讓您享有 最優的活動場地及學習效果。教學設備含投影機、廣播教學系統、無線麥克風、螢幕、白板 等,備有茶水、無線網路,另提供免費市內電話。

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