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【課程名稱】 [進階]機器學習在人工智慧、機器辨識之深度學習理論及應用
(請自備NB)使用軟體anaconda python+keras+tensorflow/theano
【課程代碼】 07A009
【上課時間】 2018/1/18(四),9:00~16:00,共6小時 
【課程目標】 機器學習探討如何能由觀測到的資料中自我學習,自我進化,而能自動增進其處理效能。例如進行預測,特徵擷取,分類,模式辨認,決策,各種訊號處理,甚至建立人工智慧等等。本課程將介紹機器學習的基礎理論、演算法及工具。並讓學生嘗試在各種領域中實際實踐這些技術。
【課程特色】 1.認識機器學習

2.了解常用的機器學習理論與演算法

3.了解深度學習理論與演算法

4.相關軟體工具操作

相關應用範例介紹

【修課條件】 想了解機器學習演算法與其應用者
【課程大綱】 1 簡介
2 深層類神經網路 (DNNs)
3 捲積類神經網路 (CNNs)
4 遞迴類神經網路 (RNNs)
5 增強式學習網路(Reinforce Learning)
6 對抗式學習網路(Generative Adversarial Training)
7 實作練習
7.1 深度學習工具庫(Keras+Tensorflow)
7.2 相關應用
7.2.1 影像訊號處理(Image Signal Processing)
7.2.2 語音訊號處理(Speech Signal Processing)
7.2.3 聲訊訊號處理(Audio Signal Processing)
7.2.4 自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)
【課程師資】 學 歷: 國立交通大學電信博士
專 長: 數位訊號處理、語音訊號處理(語音、語者與語言辨認、語音合成)、 無線聲 學通訊系統
經 歷: 交通大學電信所博士後研究、 飛利浦資深研發工程師、工研院資通所技 術顧 問、經研院顧問
【上課時數】 6 小時
【上課地點】 台北分部(台北市博愛路80號3樓)
【相關課程】 A008 [初階]機器學習在人工智慧、機器辨識之基礎理論及應用
A009 [進階]機器學習在人工智慧、機器辨識之深度學習
A013 數位聲訊(Audio)處理原理及概論
A014 [進階]數位聲訊(Audio)處理之麥克風陣列、適應式殘響、回音消除與主動噪音控制
【課程費用】 4000元 (超值優惠價格需送出報名表後,系統發出報名成功回函確認金額。)
【超值優惠】
  • VIP企業會員價:VIP企業會員可享優惠價格 (按我)
  • 會員優惠價: 會員於開課前七天完成報名繳費者可享會員優惠價 3600 元
  • 會員紅利折抵:本課程歡迎使用紅利折抵,最高可使用 100 點
【諮詢專線】 02-23113316分機2282 林小姐 hllin@tcfst.org.tw
【學員須知】 報名與繳退費方法常見問題與解決會員紅利積點活動辦法
【注意事項】
  1. 若遇不可預測之突發因素,基金會保有相關課程調整、取消及講師之變動權。
  2. 無紙化環境,輕鬆達到減碳救地球,即日起16小時以上課程結業證書改以電子方式提供。
  3. 使用VIP廠商優惠之學員,上課當日報到時須查核該公司識別證(相關證明資料)。
  4. 會員紅利折抵限以原價或會員優惠價再折抵,其他方案不適用。
  5. 課前請詳閱簡章之課程內容或利用課程諮詢電話。
  6. 課程嚴禁旁聽,亦不可攜眷參與。