Python深度學習應用課程

課程介紹

   大資料(Big Data)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,發展符合複雜資料建模的學習算法,架構進階的智能化系統。因此,深度學習已然成為資料科學家必備的武器之一,它除了應用在常見結構化資料上,亦擅長於處理語音、文字、視頻、影像等低結構化資料,本課程運用Python語言深度學習可用之套件和函數(Keras, TensorFlow),探討各類深度學習模型,優化超參數及避免過度配適,以提高模型應用的準確度。實作案例涵蓋時間序列分析、圖像辨識、以及自然語言處理等應用。

  「Python語言深度學習應用」課程從類神經網路理論發展沿革開始介紹,涵蓋非監督式與監督式深度學習模型,透過案例介紹常用工具框架,輔以整合式開發環境Jupyter Notebook或Spyder進行實機操作,逐步達成深度學習精準建模的目標。


課程目標

   學習深度學習各種方法的理論與應用實務,並能運用Keras、TensorFlow等Python深度學習函式庫,讓學員短時間內掌握深度學習的重要知識。


課程特色

  網羅統計、作業研究、資料探勘、機器學習、演算法與人工智慧方面多年相關教學經驗的跨領域師資,除了實機操作外,並分享在氣象、交通、互聯網、零售、金融與製造等領域的實戰分析經驗,讓學員掌握大資料know-how的全貌,明瞭不同方法、工具與應用領域之間的差異,活用資料分析技術與抓住未來發展趨勢。


課程資訊

  • 課程時間:2018/09/27(四)-09/28(五)
  • 課程地址:台北市內湖區內湖路一段356號5樓
  • 課程天數:2天;上午 9:30 至下午4:30 (中午休息1小時)
  • 課程定價:原價12,000元整 (含上課講義、16小時研習證明與午餐)
    • 早鳥(9月15日前)/舊生:7,000元/人
    • 兩人以上團體:6,500元/人
    • 四人以上團體:6,000元/人

    講師介紹

    AsiaAnalytics特聘專業講師:鄒慶士 教授

  • 經歷:
    • 臺灣科技大學(TAIWAN TECH) IE/OR博士(1990~1994),曾任教於新竹市中華大學企業管理學系所副教授(1996~2001),世新大學資訊管理學系所副教授(2001~2004),兼任中原、空中、實踐、東吳、中央等大學講師/副教授/教授(1991~)。專長領域為大數據與資料探勘、機器學習、多目標最佳化、進化式計算、賽局模型、等候網路與企業電子化等。
  • 現任:
    • 臺北商業大學資訊與決策科學研究所暨資料科學應用研究中心主任
    • 中華R軟體學會創會理事長
    • 臺灣資料科學與商業應用協會創會理事長

    課程大綱

    課程主題 詳細內容 時數

    類神經網路基礎

  • 類神經網路設計(ex.單層&多層、神經網路 架構、活化函數介紹、

    損失函數選擇、過度配適與係數縮減...) 與實作

  • Python深度學習框架介紹
  • 3

    深度學習預測建模

  • 卷積式類神經網路(Convolutional Neural Networks)原理
  • 遞歸式類神經網路(Recurrent Neural Networks)原理
  • 長短期記憶模型(Long Short Term Memory, LSTM)
  • 預測建模案例應用
  • 7

    屬性萃取

  • 自動編碼器(Stacked Autoencoders)原理與應用
  • 2

    ※時間、流程會依現場上課狀況調整,以上僅供參考用。



    台灣析數資訊股份有限公司

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    114台北市內湖路一段356號5樓[Google Map]

    5F, No. 356, Sec. 1, Neihu Rd., Neihu Dist., Taipei City 11493, Taiwan (R.O.C.)

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