課程介紹
  • 講師介紹

教師姓名:蔡炎龍

教師e-mail:yenlung@nccu.edu.tw

教師簡介:美國爾灣加州大學數學博士,現任政治大學應用數學系副教授,學務處副學務長,職涯中心主任,新生書院總導師。長年投入Python推廣教育,擔任政大數理資訊學程召集人、政大PyDay創辦人、台灣人工智慧學校講師、知名線上課程「成為Python數據分析達人的第一堂課」授課教師,成效卓著。

 

教師姓名:林澤佑

教師簡介:現為政治大學應用數學系博士候選人,近年協助蔡炎龍老師發展人工智慧相關研究及Keras方面的教育訓練。

 

  • 課程摘要

隨著科技的進步,透過寫程式的過程,可以做的事情越來越多。小至每日事項的自動化,大到可以做各式企業諮詢的IBM Watson,「會寫程式」這件事,忽然好像和「會說英文」一樣重要:

銀行招收同時精通財務和機器學習的研究員;中研院史語所、社會所希望研究助理「具備以程式檢閱、分析文本的能力」;美國啟用具法律諮詢功能的AI,鴻海、華碩等科技公司更是獅子大開口,對外派業務除了要求外語能力之外,更開出「資訊相關科系畢業或具一定程式能力」條件;電腦特效、電腦動畫、數位藝術等等,更不知道更迭了多少世代。

其中,人工智慧是當前資訊領域最受矚目的一塊,而深度學習是人工智慧中最受歡迎的技能之一。

在本課程中,你將學習人工智慧的基礎概念、掌握深度學習的基礎、了解如何構建神經網絡,以及學習如何以各種方式改善模型。我們將會介紹深度學習最重要的三大模型:NN、CNN、RNN,以及隨後衍生出的各式進階模型與技術。

深度學習可以用來實現醫療保健、自動駕駛、語音辨識、音樂生成和自然語言處理等各種專案。除了要要掌握理論,我們更希望你了解如何將它實際應用。你將在Python和Keras中練習這些,並在自身的工作中,找到創造性的解決方案。

本課程以翻轉課堂形式講授。你將在家觀看影片並完成深入的程式作業和在線測驗,並和同學們進行各項討論。教學團隊也會為你提供幫助。

 

  • 課程目標

本課程透過課程講述與實作練習,期許學生達成幾點目標:

學生能夠學習基礎的深度學習程式撰寫,掌握如模型建立、損失函數、優化方法等核心概念。

學生能夠學習計算思維,進而發展將各種問題程式化,並有效解決的能力。

學生能夠理解人工智慧的基本概念與技巧,運用於自身專業領域,把AI作為解決該領域問題的一種工具。

 

  • 上課形式

本課程共有八大單元。每週會有數個長度約在5~7分鐘不等的短片供學生觀看,共約一個小時。並在每週課後提供課程tutor的解題影片,並利用相關討論區來讓學生發問、解決問題。

 

  • 先修科目或先備能力

僅需基礎的高中數學能力,掌握矩陣、函數的概念,以及能夠熟練使用四則運算、指數運算等基礎算子等等。

 

教科書:
課程github(上課用的程式碼都會在上面):
 
教學進度:

週次

單元主題

影音時數

第一週

認識人工智慧:

AI與深度學習的基本概念

1小時

第二週

模型介紹與實作(一):

我的第一個神經網路

1小時

第三週

模型介紹與實作(二):

卷積神經網路—CNN

1小時

第四週

模型介紹與實作(三):

遞歸神經網路—RNN

1小時

第五週

Keras進階技巧(一):

各式模型建構與Transfer Learning

1小時

第六週

Keras進階技巧(二):

具備不同功能的神經網路

1小時

第七週

進階模型:

自動編碼器—AEVAE

1小時

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