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【課程名稱】 《科管局補助80%》Python與深度學習應用(實作)
科管局補助培訓費用,學員僅需自費1800元!機會難得,報名從速~
【課程代碼】 07W335
【上課時間】 2018/7/27、8/3,週五上課,09:30~16:30,共2次12小時。 
【課程目標】 學習深度學習各種方法的理論與應用實務,並能運用Keras、TensorFlow等Python深度學習函式庫,讓學員短時間內掌握深度學習的重要知識。
【課程特色】 Big Data時代來臨使得複雜資料建模的工作日形重要,Google、Microsoft、Facebook等公 司正積極養成深度學習團隊,發展符合複雜資料建模的學習算法,架構進階的智能化系統。因 此,深度學習已然成為資料科學家必備的武器之一,它除了應用在常見結構化資料上,亦擅長於 處理語音、文字、視頻、影像等低結構化資料,本課程運用Python語言深度學習可用之套件和 函數(Keras, TensorFlow),探討各類深度學習模型,優化超參數及避免過度配適,以提高模 型應用的準確度。實作案例涵蓋時間序列分析、圖像辨識、以及自然語言處理等應用。
本課程從類神經網路理論發展沿革開始介紹,涵蓋非監督式與監督式深度學習模型,透過案例介 紹常用工具框架,輔以整合式開發環境Jupyter Notebook或Spyder進行實機操作,逐步達成 深度學習精準建模的目標。
【修課條件】 資料分析師、資料科學家、程式設計師或具備資訊/電機/機械/生醫/工工/化工/土木等相關 科系背景者都歡迎報名!
【課程大綱】 一、類神經網路基礎
(1)類神經網路設計(ex.單層&多層、神經網路架構、活化函數介紹、損失函數選擇、過度配適與 係數縮減...)與實作
(2)Python深度學習框架介紹
二、屬性萃取
(3)堆疊式自動編碼器(Stacked Auto encoders)原理與應用
三、深度學習預測建模
(4)摺積式類神經網路(Convolutional Neural Networks)原理與應用
(5)遞歸式(Elman與Jordan)類神經網路(Recurrent Elman/Jordan Neural Networks)原理與 應用
(6)長短期記憶(Long Short Term Memory, LSTM)原理與應用
(7)受限波茲曼機(Restricted Boltzmann Machines)與深度信念網路(Deep Belief Networks)原理與應用
【課程師資】 自強基金會專業講師
專長:大數據與資料科學、多目標最佳化與進化式計算、賽局理論
【上課時數】 12 小時
【上課地點】 新竹市光復路二段101號創新育成大樓
【主辦單位】 科技部新竹科學工業園區管理局
【執行單位】 財團法人自強工業科學基金會
【課程費用】 1800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。)
【諮詢專線】 03-5623116 ext 3228 謝小姐 llhsieh@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】 ☆科管局補助課程不適用其他優惠方案(VIP優惠、紅利點數折抵及折扣卷)。
☆此堂為科管局補助課程,開班後不可轉班或退課。

  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. 本課程不適用廠商VIP折扣優惠
  4. 課前請詳閱簡章之課程內容或利用課程諮詢電話。
  5. 課程嚴禁旁聽,亦不可攜眷參與。
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