【課程】AI 人工智慧實戰班,類神經網路 DNN、CNN、RNN 通通傳授,兩天時間專家帶你進入Deep Learning 的大門

【課程】AI 人工智慧實戰班,類神經網路 DNN、CNN、RNN 通通傳授,兩天時間專家帶你進入Deep Learning 的大門

【12/22、12/23開課】大鬧人才荒!AI 儼然是未來科技發展的重要技術,搶先學習在職場更有競爭力。課程教學常見類神經網路(DNN、CNN、RNN),也會使用目前最夯的深度學習套件Google TensorFlow進行實務操作。講師運用理論與實作搭配,讓你快速理解複雜的觀念,透過一步步的實際操作,讓你對類神經網路有更好的學習與體驗。

 7個理由,為什麼要來上課? 

  • AI 是未來科技發展的重要技術,搶先學習提升職場競爭力。
  • 學習 Google TensorFlow 進行機器學習應用。
  • 學會如何讓電腦做更複雜的決策跟辨識。
  • 了解 Deep Learning 實務上會遇到的問題。
  • 理解常見的類神經網路DNN、CNN、RNN。
  • 各行各業跟機器協作、共事的情況愈來愈多,AI 讓人與機器溝通更精準有效率。
  • 認識講師,遇到困難有人回答;書本資料太多、網路上的資料太分散,現場有人教學得快。

限時優惠價 6,500 元

原價 6,900 元

2人以上同行優惠價 6,600 元

【課程內容】

12/22(六) Day 1

【理論】Deep Learning Introduction

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TensorFlow

【實作】TensorFlow Basic

張量的操作及觀念

常見的類神經網路函數

【理論】DNN Introduction

認識最基礎的類神經網路

如何定義損失函數

如何優化類神經網路

【實作】DNN Implementation

手寫辨識MNIST

視覺化類神經網路

12/23(日) Day 2

【理論】CNN Introduction

類神經網路在影像辨識的應用

介紹著名的 CNN 類神經網路

進階的影像辨識議題討論

【實作】CNN Implementation

MNIST/notMNIST/Cifar 10 影像圖片分類

比較 DNN 與 CNN 的差異

【理論】RNN Introduction

Word2vect 的介紹

傳統 RNN 介紹

LSTM/GRU 的介紹

【實作】RNN Implementation

MNIST 手寫辨識

文字語意關係實作

垃圾郵件分類

【課程資訊】

時間:2018/12/22(六)、12/23(日),每日早上 09:00~下午 17:00 ,午休 1 小時

費用:

早鳥限時優惠 6,500 元

原價 6,900 元。

2人以上同行方案 6,600 元。

地點:T客邦總部,台北市中山區民生東路二段141號6F (Google 地圖)

【注意事項】

  • 請學員自備筆電,教室提供電源插座。
  • 建議先申請亞馬遜AWS帳號。上課會教如何使用 AWS 帳號申請 GPU 主機(GPU 主機跑12小時約需額外付 240 NTD 左右的費用)
  • 課程學員皆附有午餐。

【課程使用軟體】 

主辦單位:

【課程】AI 人工智慧實戰班,類神經網路 DNN、CNN、RNN 通通傳授,兩天時間專家帶你進入Deep Learning 的大門

【報名方式】

Step1:

限時優惠價 6,500 元

原價 6,900 元

2人以上同行優惠價 6,600 元

Step2:直接在課程頁面報名並繳費。提供線上刷卡、ATM 轉帳、超商代碼三種繳費方式。付款後約 20 分鐘即可自行查詢繳費結果。

類神經網路

類神經網路是模仿人類腦袋的神經元,套用在機器學習中,讓機器也能夠擁有類似人腦學習、反應的演算法。為了模仿各種不同的神經元戶相連接的方式,有了 DNN RNN、CNN 三種不同的連接方法。

DNN深度神經網路(Deep Neural Networks)是所有類神經網路理論的基礎。後來為了讓電腦資源使用效率更高,所以發展 CNN卷積神經網路(Convolutional Neuron Networks),是影像常用的方法之一,針對影像作處裡的方法,在影像中抽取特徵,並將圖片分類。RNN循環神經網路(Recurrent Neural Networks)主要處理序列化資料,讓機器可以確認前後文、讀懂一句話、認字,而字的位置會影響調整。

深度學習的優點 

傳統人工智慧演算法在解決問題的時候,往往需要花費許多專家及人力去做特徵上的抽取,不只成本很高,更重要的是,所抽取的特徵也很容易因人為偏見而產生偏差,進而造成最終結果表現不佳。相較於以往的做法,深度學習能讓電腦自己去學習資料之間的關係,不只節省了抽取特徵的人力,同時所產生的特徵也比較客觀。

 為什麼是 TensorFlow 

TensorFlow 是 Google 開發出的機器學習套件,也是目前全球最夯的機器學習套件!近年來在物件辨識上有相當大的突破發展!例如:能夠在同一張圖片中辨識及定位多個不同對象;圖片辨識、九宮格的認證方式有效過濾掉出惡意軟體及註冊機器人程式。除此之外, GMAIL 垃圾郵件的分類判定、GOOGLE 翻譯、Youtube 中推薦你可能會喜歡其它的影片、ALPHAGO圍棋等,都是由 TensorFlow 實作出來的!

上課講師:Isaac

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Isaac畢業於台大電子所,主要專長為人工智慧及資料分析,擅長處理影像辨識、金融數據等問題。過去曾於多處擔任資料科學講師,同時,也曾在許多上市櫃公司擔任內訓講師及顧問,具有相當豐富的教學及實戰經驗。

FB粉絲頁:小李談數智

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限時優惠價 6,500 元

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【T客學院】

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