【課程】AutoML 技術解析實戰，打破傳統機器學習的限制，自動化創建與優化模型

【5/23 開課】AutoML(自動機器學習)被稱為新一代的機器學習方式，可以打破機器學習現階段開發耗時、門檻較高的限制，開發者只要將數據輸入就可以自動創建機器學習模型。課程邀請GDE開發專家深入解析神經網路架構搜索(NAS,Neural Architecture Search)演算法，讓系統自動搭建與優化模型，是未來非常具備潛力的發展領域。

6個理由，為什麼要來上課？

• AutoML 能有效地大幅降低現階段AI模型的訓練時間。
• AutoML 能運用AI各領域，如影像辨識、翻譯與自然語言等。
• 打破原有機器學習開發上耗時且需要高度專業的限制。
• 學會使用NAS演算法自動創建機器學習模型。
• 講師 Jerry 是 Google 認證的機器學習開發專家(GDE)，品質保證。
• 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。

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【課程內容】

• 1. AutoML 概念剖析－強化學習法、進化式演算法、梯度下降法

  2. 傳統 AutoML 作法簡介

  3. 神經網路架構搜索(Neural Architecture Search) 研究

  4. 高效神經網路架構搜索(Efficient Neural Architecture Search)

  5. 神經網路參數共享

  6. ENAS實作

【課程資訊】

時間：2020/5/23(六) 早上 09:30~下午 16:30 ，午休 1 小時

費用：

早鳥限時優惠 3,600 元。

原價 4,000 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。
• 建議具備 Python 程式語言基礎為佳。
• 課程學員皆附當日午餐。

主辦單位：

【報名方式】

早鳥限時優惠價 3,600 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。

AutoML

自動機器學習（AutoML）是將機器學習應用於現實問題的端到端過程自動化的過程。AutoML 使機器學習真正意義上成為可能，即使對於在該領域沒有專業知識的人也是如此。

AutoML 主要關注兩個主要方面：數據採集 / 收集和預測。中間發生的所有其他步驟都可以輕鬆實現自動化，同時提供經過優化並準備好進行預測的模型。

AutoML 優點可歸納為三大要點：

• 通過自動執行的重複性任務來提高工作效率。這使得數據科學家能夠更多地關注問題而不是模型。
• 自動化 ML 管道還有助於避免可能因手動引入的錯誤。
• AutoML 是向機器學習民主化邁出的一步，它使所有人都能使用 ML 的功能。

原文網址：https://kknews.cc/tech/z9bk5a3.html

上課講師：吳柏翰(Jerry)

JerryWu現任Google機器學習開發專家(GDE)、亞太智能機器創辦人兼技術長，專注於機器智能(Machine Intelligence)的研發與整合，包含機器視覺(CV)與自然語言理解(NLU)。曾任國立台灣科技大學講師、外商數據科學顧問、裕隆集團/華創車電(股)資深數據科學顧問、DSP智庫驅動(股)共同創辦人兼技術長，歷經許多產、官、學、研機器智能專案。

TVBS採訪：【APMIC亞太智能機器】以機器智能和語意理解受訪TVBS世界翻轉中

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【注意事項】

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