自強課程

課程名稱
《科管局補助》(園區廠商免費參加) 深度學習進階設計與優化

★★超值優惠★★
※園區廠商免費參加。
※園區外廠商只要1000元/人。
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課程代碼:
09W345
上課時間:
109/10/24、109/10/31 , 週六 09:30~16:30, 共2次12小時
上課時數:
12 小時
上課地點:
課程費用:
1000元
(區內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:
本課程具備三大目標:
1. 深度學習模型改進與設計最佳化
基於深度學習模型的基礎,應用自動化的方式,調教既有的深度學習模型,包含從模型架構合併與分割優化設計、激活函數的選擇與改進,以及模型一般性的能力與分析指標,探索與精進最佳化的深度學習模型。
2. 深度學習的模型訓練策略
克服模型學習的障礙與困難,了解模型訓練的演算法與針對不同應用的選擇方式,配合模型初始化的策略,與模型訓練的超參數自動選擇技巧,讓模型的訓練快速有效,大幅縮短訓練時間。
3. 深度學習模型佈署與效能提升
從模型精簡的角度出發,應用不同技巧對模型瘦身,並保有高準確性,同時運用遷移學習的訓練架構,讓模型效能進一步提升,實現深度學習模型在嵌入式系統或行動裝置的應用,包含現今最佳的數種深度學習行動網路架構探索。
1. 深度學習模型改進與設計最佳化
基於深度學習模型的基礎,應用自動化的方式,調教既有的深度學習模型,包含從模型架構合併與分割優化設計、激活函數的選擇與改進,以及模型一般性的能力與分析指標,探索與精進最佳化的深度學習模型。
2. 深度學習的模型訓練策略
克服模型學習的障礙與困難,了解模型訓練的演算法與針對不同應用的選擇方式,配合模型初始化的策略,與模型訓練的超參數自動選擇技巧,讓模型的訓練快速有效,大幅縮短訓練時間。
3. 深度學習模型佈署與效能提升
從模型精簡的角度出發,應用不同技巧對模型瘦身,並保有高準確性,同時運用遷移學習的訓練架構,讓模型效能進一步提升,實現深度學習模型在嵌入式系統或行動裝置的應用,包含現今最佳的數種深度學習行動網路架構探索。
課程特色:
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。
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。
課程大綱:
1. 深度學習模型設計最佳化
1.1 自動模型設計配置最佳化
1.2 不同Activation Function功能與選擇
1.3 模型一般性的能力與指標分析
2. 深度學習訓練最佳化
2.1 基礎最佳化演算法
2.2 參數初始化策略
2.3 最佳化方法選擇方式
2.4 最佳化策略與自動模型超參數決定
3. 深度學習模型精簡與效能提升
3.1 深度學習模型的壓縮方法:
模型裁切、模型簡化、量化處理、二值化
3.2 深度學習模型的遷移學習:
知識提取、知識蒸餾、資料領域轉移
3.3 行動網路架構介紹:
MobileNet、ShuffeNet、EfficientNet
1.1 自動模型設計配置最佳化
1.2 不同Activation Function功能與選擇
1.3 模型一般性的能力與指標分析
2. 深度學習訓練最佳化
2.1 基礎最佳化演算法
2.2 參數初始化策略
2.3 最佳化方法選擇方式
2.4 最佳化策略與自動模型超參數決定
3. 深度學習模型精簡與效能提升
3.1 深度學習模型的壓縮方法:
模型裁切、模型簡化、量化處理、二值化
3.2 深度學習模型的遷移學習:
知識提取、知識蒸餾、資料領域轉移
3.3 行動網路架構介紹:
MobileNet、ShuffeNet、EfficientNet
課程師資:
自強基金會專業講師
學歷:國立清華大學資訊工程博士
長:電腦視覺、機器學習、深度學習、多媒體處理分析
學歷:國立清華大學資訊工程博士
長:電腦視覺、機器學習、深度學習、多媒體處理分析
主辦單位:
科技部新竹科學園區管理局
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:
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。
配合政府推動性別主流化政策,鼓勵女性學員報名參加培訓課程,必要時得優先錄取。
防疫期間如有居家隔離、居家檢疫、自主健康管理且有呼吸道感染症狀等情形者,務必遵守中央流行疫情指揮中心防疫措施,請勿出席。
- 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改以電子方式提供。
- 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。