| 學分數 |
3
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修課時數 |
3
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開課班級 |
日間部碩士班1年級 A班
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| 本課程與系所培養學生能力指標關聯度： |
| 核心能力 | 能力指標 | 高度關聯 | 中度關聯 | 低度關聯 |
| 專題研究策劃與執行能力。 | 具有分析、規劃與設計專題之能力。 |
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✔
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| 專題研究策劃與執行能力。 | 具備設計實驗，及分析解釋專題結果之能力。 |
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✔
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| 專題研究策劃與執行能力。 | 具有執行實驗，以及分析與解釋數據的能力。 |
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✔
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| 創新思考及獨立解決問題能力。 | 具備發掘、分析及獨力解決問題的能力。 |
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✔
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| 創新思考及獨立解決問題能力。 | 具備獨立完成所交付任務的能力。 |
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✔
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| 本課程培養學生下列知識： |
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深度學習課程將介紹 DNN, RNN, CNN, sequence-to-sequence learning等類神經網路的原理，以及pre=training, regularization, dropout, parameter tuning 等模型訓練技術。並實作深度學習模型，應用於真實世界問題。1.瞭解深度學習概念2.熟悉深度學習原理3.熟悉深度學習開發平台4.深度學習專題製作Deep learning course will introduce the principles of various neural networks, such as DNN, RNN, CNN, sequence-to-sequence learning. The course will also introduce pre=training, regularization, dropout, and other parameter tuning model training technique. Students shall implement deep learning models applied to real-world problems.
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| 每週授課主題 |
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第01週： 深度學習簡介第02週：機器學習簡介第03週：TensorFlow環境簡介第04週：TensorFlow實現神經網絡第05週：深度學習與深層神經網絡第06週：損失函數定義第07週：神經網絡優化算法第08週：MNIST數字識別問題第09週：期中考第10週：卷積神經網絡簡介第11週：卷積神經網絡結構第12週：使用卷積神經網路之影像處理第13週： 循環神經網絡簡介第14週：長短時記憶網絡（LTSM）結構第15週：自然語言建模第16週： TensorBoard可視化第17週：TensorFlow計算加速第18週：期末專題報告
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| 成績及評量方式 |
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期末專題發表：30%期中考：30%進度與口頭報告：20%平時作業及出席：20%
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| 證照、國家考試及競賽關係 |
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本課程無證照、國家考試及競賽資料。
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| 主要教材 |
1.TensorFlow實戰Google深度學習框架才云科技Caicloud電子工業出版社978712130959520171 (教科書)
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| 教師資料 |
教師網頁：http://www.cyut.edu.tw/~shwu/
E-Mail： shwu@cyut.edu.tw
Office Hour：
星期一,第3~4節,地點:E-734;
星期三,第3~4節,地點:E-734;
分機:4534、4534
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