◆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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