自強課程
課程名稱
【竹科管理局線上補助課程】深度學習進階設計與優化~📢區內免費
熱烈招生中
全線上
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🥇園區內:免費。
🥈園區外:1,000元/人。
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課程代碼:
15W338
上課時間:
7/28、8/4,星期二,09:30-16:30,共二週12小時。
上課時數:
12 小時
上課地點:
網路線上
課程費用:
(以下費用已由竹科管理局補助80%)
5000元
(科學園區廠商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:
課程目標:
深度學習(Deep Learning)是機器學習(Machine Learning)近年來非常重要的方法之一,雖然根源於類神經網路,效果卻遠勝於前者,在影像辨識、語音處理、文字辨識等領域大放異彩。
由於深度學習模型設計彈性大、訓練困難,常導致在不同應用問題,引發不同使用深度學習模型的困難,本課程著重在深度學習模型設計最佳化、訓練最佳化,提供深度學習模型使用上兩大困難的解法,並進一步介紹精簡模型與效能提升的策略,讓深度學習模型的使用,能擴散到行動裝置與嵌入式系統,讓深度學習能更全面應用佈署,改善實際的問題。
由於深度學習模型設計彈性大、訓練困難,常導致在不同應用問題,引發不同使用深度學習模型的困難,本課程著重在深度學習模型設計最佳化、訓練最佳化,提供深度學習模型使用上兩大困難的解法,並進一步介紹精簡模型與效能提升的策略,讓深度學習模型的使用,能擴散到行動裝置與嵌入式系統,讓深度學習能更全面應用佈署,改善實際的問題。
課程大綱:
1.深度學習理論基礎
1-1 深度學習模型架構基礎
1-2 反向傳播演算法簡介
2.解讀深度模型訓練與測試結果
3.模型過度擬合的危害
4.深度學習模型架構設計優化
4-1 強化損失函數
4-2 自注意力機制引入
5.深度學習模型訓練優化
5-1 訓練資料量評估、資料增強與處理
5-2 模型初始化策略
5-3 模型預訓練與遷移式學習
5-4 優化演算法的選擇
6.深度學習模型測試優化
7.深度學習模型模型壓縮與推理加速
7-1 深度學習模型壓縮:模型剪枝、模型簡化、參數量化、參數二值化、低秩分解
7-2 深度學習模型的強化學習:知識蒸餾、大型預訓練模型、領域適應
1-1 深度學習模型架構基礎
1-2 反向傳播演算法簡介
2.解讀深度模型訓練與測試結果
3.模型過度擬合的危害
4.深度學習模型架構設計優化
4-1 強化損失函數
4-2 自注意力機制引入
5.深度學習模型訓練優化
5-1 訓練資料量評估、資料增強與處理
5-2 模型初始化策略
5-3 模型預訓練與遷移式學習
5-4 優化演算法的選擇
6.深度學習模型測試優化
7.深度學習模型模型壓縮與推理加速
7-1 深度學習模型壓縮:模型剪枝、模型簡化、參數量化、參數二值化、低秩分解
7-2 深度學習模型的強化學習:知識蒸餾、大型預訓練模型、領域適應
課程師資:
國立中正大學 江副教授
專長:電腦視覺、機器學習、人工智慧、多媒體內容分析、智慧醫療、工業檢測
專長:電腦視覺、機器學習、人工智慧、多媒體內容分析、智慧醫療、工業檢測
主辦單位:
財團法人自強工業科學基金會
執行單位:
財團法人自強工業科學基金會
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學員須知:
證書及上課證明發放規定:
注意事項
※請前往竹科管理局廠商與單位名錄進行查詢,即可判斷公司是否為園區內廠商。
- 本計畫鼓勵女性學員報名參加培訓課程,必要時得優先錄取。
- 本計畫以竹科園區事業單位從業員工為主優先錄取,若有名額將開放有志進入園區就業人士報名參加。
- 請學員填寫能收到紙本講義之有效地址(提供地址錯誤將不重寄紙本講義),已有提供電子講義下載之課程/講座將不另郵寄紙本講義。
- 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。
- 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或未達16小時課程上課證明皆以電子方式提供。
- 本課程不適用廠商VIP折扣優惠
- 課前請詳閱簡章之課程內容或利用課程諮詢電話。
- 課程嚴禁旁聽,亦不可攜眷參與。
- 優惠方案擇一使用。
📌課程費用包含:講義及稅。《不提供午餐》
📌計畫補助課程不適用於其他基金會優惠方案及不可使用紅利點數折抵費用。
📌計畫補助課程《確定開課》/《線上課程講義寄出》後,若因故無法上課,
則不予退費。
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