巨量資料時代的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,Deep Learning已然成為資料科學家必備的武器之一。本課程介紹運用R軟體進行深度學習可用之套件和函數,接著探討各類深度學習模型,優化超參數以改善模型準確度,最後運用所建模型產生預測值。 本課程將由類神經網路切入,著重機器學習與深度學習的基本觀念,輔以整合式開發環境RStudio進行實機操作,幫助初學者運用免費又強大的R軟體,輕鬆完成深度學習的工作。 資策會「R軟體之深度學習應用」,相關資訊請參閱課程網頁https://www.iiiedu.org.tw/RDL。
課程大綱: 1.類神經網路基礎 1.1 R語言類神經網路建模 1.2 深度學習簡介 1.3 過度配適與係數縮減 1.4 重現式類神經網路(Recurrent Neural Networks)應用 2.深度學習建模 2.1 自動編碼器(Autoencoder)應用 2.2 受限波茲曼機(Restricted Boltzmann Machines)應用 2.3 深度信念網路(Deep Belief Networks)應用
詳細內容請參考課程網址:https://www.iiiedu.org.tw/RDL 大數據主題館: https://www.iiiedu.org.tw/BD
- 新聞稿有效日期,至2019/07/28為止
聯絡人 :吳經理 聯絡電話:(02)6631-6533 電子郵件:fionawu@iii.org.tw
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