◆類神經網路(Neural Network)簡介
˙類神經網路簡介
˙監督式學習的訓練方法
˙Weight and Bias
˙隨機梯度漸降(Stochastic Gradient Descent)
˙Learning Rate觀念介紹
˙Back Propagation觀念介紹
˙數據的訓練與預測方法
˙TFLearn與CAFFE深度學習平台的安裝與設定◆深度學習及 Convolutional Neural Networks (CNN)架構介紹
˙CNN類神經網路架構介紹
˙影像的辯識訓練與預測
˙LeNet-5 CNN
˙AlexNet CNN
˙GoogLeNet CNN
˙Dropout與Softmax
◆整合深度學習神經網路架構成為人工智慧應用系統
˙進階的深度學習類神經網路架構介紹
˙ResNet CNN
˙DenseNet CNN
˙DualPath CNN
˙RNN (Recurrent Neural Networks)
˙LSTM (Long Short Term Memory)
◆Berkeley CAFFE 與Google TFLearn平台介紹
˙使用CAFFE與TFLearn平台設計類神經網路
˙Solver 設定
˙執行 Training
˙執行 Prediction
˙AlexNet設計
˙GoogLeNet設計
˙ResNet設計
˙DenseNet設計
˙DualPath Net設計
*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
- 新聞稿有效日期，至2019/06/28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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