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;例如製造業的機器視覺、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TensorFlow與Keras作深度學習」課程,簡要清楚說明人工智慧、機器學習與深度學習的各式分類與應用場域。本課程內容不拘泥於理論與數學、統計等學科,而是以應用、實作角度來學習此一熱門應用工具。課程以Google的開源架構TensorFlow與Python的Deep Learning Library: Keras,實作並說明多個機器學習及類神經網路深度學習範例。

本課程重點並不在人工智慧的學理探討研究,而是應用市面上成熟的工具( TensorFlow、Keras )介紹說明,並實作機器學習與深度學習在影像辨識及自然語言處理與情緒分析的應用範例,使學員能掌握AI的精華並能實際應用於目前及日後的工作。

課程詳細介紹

協助學員採用TensorFlow、Keras 做深度學習各式類神經網路演算法的學習與應用。
了解邏輯斯回歸(logistic regression)、單層感知器、多元感知器(MLP)、卷積神經網路(CNN)到遞迴神經網路(RNN)的各式演算法並以Keras程式庫及TensorFlow架構實作影像辨識、情緒分析等各種範例。
協助學員掌握人工智慧、深度學習精要並能實際應用。

課程大綱

1.基本觀念介紹與環境安裝
人工智慧、機器學習、深度學習介紹。
TensorFlow與Keras介紹與安裝
2.TensorFlow使用
Tensor(張量)資料結構
TensorFlow 程式設計模型
TensorBoard 使用介紹
以tensorFlow實作線性迴歸演算法
3.類神經網路實作-使用TensorFlow
單層感知器與邏輯斯回歸
多層感知器(MLP)實作—辨識手寫數字(MNIST)改善
使用TensorFlow進行自然語言處理
4.類神經網路實作-使用Keras
多層感知器(MLP)實作—辨識手寫數字(MNIST)
卷積神經網路(CNN)實作—照片影像辨識
遞迴神經網路(RNN)實作—IMDB情緒分析

課程難度

進階

課程適合對象

有志於應用深度學學進行企業資料分析、預測的部門主管、技術人員。
管理人員與決策人員。
對此議題有興趣者 。

課程時數

14 小時

上課注意事項

已完成報名與繳費之學員,課程主辦單位將於開課三天前以E-mail方式寄發上課通知函;若課程因故取消或延期,亦將以E-mail方式通知,如未收到任何通知,敬請來電確認。

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一般優惠 10000 元 2017/09/05 09:30 ~ 2018/01/19 00:30 立即報名
早鳥優惠 8000 元 2017/09/06 00:00 ~ 2018/01/19 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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