◆神經網路(Neural Network)簡介
˙單層網路與多層網路
˙監督式學習與非監督式學習
˙Weight and Bias
˙隨機梯度漸降(Stochastic Gradient Descent)
˙Learning Rate
˙Weight Decay
˙Momentum 等觀念介紹
◆深度學習及 Convolutional Neural Networks (CNN)架構介紹
˙傳統神經網路的缺點
˙CNN的優點
˙LeNet-5
˙AlexNet
˙GoogLeNet
˙Dropout ◆整合深度學習神經網路架構成為人工智慧應用系統
˙重要的深度學習神經網路架構介紹
˙Denoising Autoencoders
˙Restricted Boltzmann Machines
˙Deep Belief Networks
˙RNN (Recurrent Neural Networks)
˙LSTM (Long Short Term Memory)
◆Berkeley CAFFE平台介紹
˙使用CAFFE平台設計深度學習神經網路
˙CAFFE AlexNet設計
˙CAFFE GoogLeNet設計
˙Solver 設定
˙執行 Training
˙執行 Prediction *課程執行單位保留調整課程內容、日程與講師之權利
【課程網址】http://www.iiiedu.org.tw/ites/AITECH.htm
【相關課程】http://www.iiiedu.org.tw/ites/portal/MA.htm
- 新聞稿有效日期，至2018/01/11為止
聯絡人 ：張先生
聯絡電話：(02)6631-6539
電子郵件：alanchang@iii.org.tw
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