【課程】人工智慧Deep Learning 深度學習兩日精華實作坊，帶你實作 DNN、CNN、RNN 操作 TensorFlow

【11/18、11/19】本課程深入探討三種常見類神經網路(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。講師將利用許多使用情境及物理直觀上的解釋，讓你快速理解複雜的觀念，藉由一步步的實際操作，讓你對常見的類神經網路有更完整的學習與體驗。

6個理由，為什麼要來上課？

掌握 AI 人工智慧近年來驚人的發展。
學會如何讓電腦做更複雜的決策跟辨識。
理解常見的類神經網路DNN、CNN、RNN。
實務操作 Google TensorFlow。
了解 Deep Learning 實務上會遇到的問題。
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。

>>> 課程資訊 >>前往報名、繳費

名額：限額25人，額滿為止。
費用：早鳥價10,500元，包含兩日午餐。
時間：2017/11/18(六) 、2017/11/19(日) 早上10點至下午5點
地點：台北市進出口商業同業公會台北市松江路350號3樓第2會議室

課程規劃

2017/11/18(六) Day 1
10:00 ~ 12:00	【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 【理論】TensorFlow Basic 張量的操作及觀念常見的類神經網路函數
12:00 ~ 13:00	Lunch Time
13:00 ~ 17:00	【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
2017/11/19(日) Day 2
10:00 ~ 12:00	【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
12:00 ~ 13:00	Lunch Time
13:00 ~ 17:00	【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

使用軟體

Google TensorFlow (https://www.tensorflow.org/)
Python 3.X版本
Numpy
Anaconda (https://www.continuum.io/downloads)
Jupyter Notebook

上課須知

學員當天需自備筆電(Windows / Mac 皆可 memory 8G以上佳)，教室提供電源插座。
上課講義為英文。
需先申請亞馬遜 AWS 帳號綁定信用卡使用 GPU 主機，GPU 主機跑12小時每個人約需額外支付$240左右的費用

為什麼要學 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！

什麼是類神經網路？

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。

上課講師

Isaac

畢業於台大電子所，現任多處機構資料科學講師、四零四科技人工智慧部門核心成員。專長為人工智慧及資料爬蟲，曾於多處擔任資料科學講師，具有不少相關實戰經驗，如：影像辨識、語意分析及金融數據探勘。

David Cheng (TA)

國立台北科技大學電機工程系所博士班，研究領域為無線感測器網路與物聯網，熟悉Arduino、Intel Edison、Raspberry Pi ，而軟體應用上，也能夠順暢地使C、C++、C#、Python及 MATLAB，現為北科大兼任講師。

報名須知

Step 1：前往報名、繳費

Step 2：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。

【注意事項】

T客邦(以下稱主辦單位)保有修改活動內容之權力。
如欲取消活動，請務必來電或以 E-Mail方式聯繫客服人員或承辦人員，以做為提出取消參加之表示。已繳費者若無法參加活動，活動舉辦當天0點0分以後提出取消參加者不退費，活動前一天 23:59:59 以前提出取消要求，酌收已付款項之10%做為行政處理費。
本活動以完成付款認定取得報名資格。參加者在課程頁面報名並繳費，若超過48小時付款期限，會將名額讓給其他候補參加者。
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