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http://www.iiiedu.org.tw/ites/RDL.htm。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：http://www.iiiedu.org.tw/ites/RDL.htm
- 新聞稿有效日期，至2018/05/12為止
聯絡人 ：吳小姐
聯絡電話：(02)6631-6533
電子郵件：fionawu@iii.org.tw
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