教學大綱與進度
課程基本資料:
學年期
課號
課程名稱
階段
學分
時數
修
教師
班級
人
撤
備註
110-2
301362
深度學習
1
3.0
3
★
彭朋群
賴冠廷
AI雙聯專班一
34
0
110碩一要修,3/6、3/27、4/9、4/23、5/7、5/22
教學大綱與進度:
教師姓名
彭朋群
Email
pcpeng@ntut.edu.tw
最後更新時間
2022-03-28 16:02:07
課程大綱
課程主要為介紹學術界最新的深度學習研究成果,教導學員使用Python深度學習套件,讓學員能將深度學習技術應用於各個不同的領域。課程內容包括:●車牌與門牌數字辨識 ●人臉辨識 ●1000種影像分類 ●辨識9000種物件 ●自動駕駛模擬 ●嵌入式深度學習演算法 空虛,寂寞,覺得冷?讓深度學習來幫助你 ●遞迴式神經網路 (RNN):找不到人聊天?訓練自己的聊天機器人 ●對抗生成網路(GAN):用 GAN 產生自己的夢中情人 ●深度強化學習(DRL):訓練AI跟你一起玩遊戲 The goal of this course is to introduce latest deep learning researches and allow students to develop deep learning applications using Python library (TensorFlow & Keras). The content includes: ●Number recognition of License plate and Doorplate ●Face Recognition ●1000 Image Classification ●9000 Object Detection ●Autopilot simulation ●Embedded Deep Learning Algorithms ●Convolutional Neural Networks (CNN) ●Recurrent Neural Networks (RNN) ●Long-Short Term Memory (LSTM) ●Generative Adversarial Networks (GAN) ●Deep Reinforcement Learning
課程進度
1. Introduction to deep learning and latest applications 2. Applied math for deep learning 3. Neural network optimization 4. TensorFlow, Colab and Kaggle 5. Convolutional Neural Networks 6. Advanced Keras API 7. Natural Language Processing (NLP) & Word Embedding 8. Recurrent Neural Networks (RNNs) and Long Short-term Memory (LSTM) 9. Attention is all you need! 10. Transformer, BERT, and GPT3 11. Object detection and semantic segmentation 12. Generative Adversarial Networks (GANs)
評量方式與標準
Homework 60% Final term 40%
使用教材、參考書目或其他
【遵守智慧財產權觀念,請使用正版教科書,不得使用非法影印教科書】
使用外文原文書:是
Francois Chollet, “Deep Learning with Python, 2nd Edition” Manning, 2021
課程諮詢管道
備註
本學期課程因應疫情警戒等級規劃上課方式原則如下,實際實施日期與上課方式,請依照學校網頁所公布之訊息為準:
※「一級」警戒:實體授課。
※「三級」(含)以上警戒:課程全採遠距授課。
視訊通話連結:https://meet.google.com/ubc-yajx-fof
※「二級」警戒授課方式說明如下:
●上課方式:實體授課