外掛加速 技術專案班課程大綱

週次 主題 內容大綱
1 課程介紹與人工智慧概觀  
1-2 深度學習
  • 深度學習理論基礎：backpropagation, stochastic gradient descent, activation functions
  • 神經網路校調：hyperparameter tuning, regularization and optimization
  • 訓練優化技巧
  • Data augmentation
  • Tensorflow 程式設計
  • 實作練習
3-4 卷積神經網路與電腦視覺
  • 卷積過濾器與影像資料處理
  • 經典神經網路比較：VGG, ResNet & DenseNet
  • 進階卷積神經網路於電腦視覺之應用與案例
  • 實作練習
5-6 遞迴神經網路
  • 序列資料與遞迴神經網路基礎
    1. GRU and LSTM
    2. 時序資料處理與預測性維護
    3. 自然語言處理與音頻資料處理
  • 實作練習
7-8 自然語言處理
  • 深度學習於
    1. 聊天機器人 (chatbot)
    2. 情緒分析 (sentiment analysis)
    3. 文字摘要 (text summarization)
  • 實作練習
9-10 生成式對抗網路
  • 何謂生成式對抗網路
  • 進階生成式對抗網路 (WGAN, EBGAN, infoGAN, etc.)
  • Training tips of GANs
  • 實作練習
10-11 強化學習
  • Markov decision process
  • Q-learning & Deep-Q Network
  • Policy gradient
  • Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C), Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
12~15 專題實作  
16 結業典禮 / 成果發表