AI深度學習及TensorFlow兩日實作坊
本課程除了會深入的探討三種常見的類神經網路外，也會使用目前最夯的........
隨著人工智慧(AI)時代的來臨，資料科學已成為一門重要的顯學，尤其是近年來深度學習(Deep Learning)許多重大的突破，更加速了許多智能化的應用及發展，這也使得各企業爭相投入研發資源並網羅相關人才。全球最大職場社群平台LinkedIn發布2020年工作趨勢報告，由於各行各業都有納入AI的機會，過去5年裡AI人才的需求平均每年成長74%，且在美國有著平均年薪13.6萬美元（約新台幣410萬元）的優渥所得。AI人才仍是最熱門新興職業，以美國為例，自動化技術的浪潮持續席捲全球，人工智慧（AI）依舊是今年報告中的寵兒。
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課程介紹快速了解並開發深度學習演算法 隨著人工智慧(AI)時代的來臨，資料科學已成為一門重要的顯學，尤其是近年來深度學習(Deep Learning)許多重大的突破，更加速了許多智能化的應用及發展，這也使得各企業爭相投入研發資源並網羅相關人才。全球最大職場社群平台LinkedIn發布2020年工作趨勢報告，由於各行各業都有納入AI的機會，過去5年裡AI人才的需求平均每年成長74%，且在美國有著平均年薪13.6萬美元（約新台幣410萬元）的優渥所得。AI人才仍是最熱門新興職業，以美國為例，自動化技術的浪潮持續席捲全球，人工智慧（AI）依舊是今年報告中的寵兒。從資安、自駕車到房地產業務，幾乎所有領域都能受惠於AI技術帶來的變革，市場規模已達到1.2兆美元。 然而，目前市場上人工智慧的人才供不應求，且培養具有解決實務問題之工程師更是難上加難，因此，如何快速有效的培養出AI人才，一直是各國政府關注的焦點之一。有鑑於此，為了解決人才短缺的問題，此課程邀請到具有多年經驗的業界講師來授課，期望不只能給予同學最有效的學習，同時也能獲得許多業界真實經驗，同學學成後除了能對AI人工智慧有更多深入的了解外，同時也能提升在職場上之競爭力。 本課程除了會深入的探討三種常見的類神經網路外，也會使用目前最夯的深度學習套件Google TensorFlow來帶領學生實做這些類神經網路，期望學生能夠深入了解深度學習演算法的理論以及實作。 課程特色/目標n 課程目標
Ø 了解常見之神經網路DNN、CNN、RNN之原理 Ø 使用TensorFlow來快速建構深度學習演算法，增加實作效率 Ø 能夠使用神經網路實作圖像分類、垃圾郵件分類、文字轉向量 Ø 了解深度學習的優勢以及使用上之限制 Ø 分析深度學習模型之間的差異以及衡量模型的好壞 Ø 了解深度學習最新的趨勢與應用 n 課程特色 Ø 清楚的理論講解 Ø 重視實作 Ø 老師實務經驗分享 課程對象n 適合對象 Ø 對人工智慧有興趣並想學習如何實作深度學習者。 Ø 想了解人工智慧將如何成功應用在自己產業者 Ø 想了解人工智慧最新的趨勢以及發展者。 Ø 欲轉職成為人工智慧軟體開發工程師者
n 學員先備能力 Ø Python程式語言。 講師簡介李老師 /AI知名講師【學歷】 Ø 台灣大學電子工程研究所 Ø 交通大學電子工程學系 【經歷】 Ø 台積電、中華電信、富邦銀行等上市櫃公司企業內訓講師 Ø T客邦、資策會資深講師 Ø 全智能科技資深工程師 Ø 四零四科技LAB AI軟體工程師 【專業領域】 Ø 深度學習、機器學習、OpenCV、大數據分析 課程大綱第一天
第二天
結訓與認證出席率達80%以上，將可取得產業學院之培訓證書價格一般生：每人10,000元，團體(同公司兩人以上)一般價: $9,500元；早鳥優惠價(三周前)：每人$9,000元，團體早鳥優惠價(同公司兩人以上): 每人$8,500元 常見問題學員需自帶筆電及電源線，筆電之最低需求如下
Ø 硬體配置:
l 筆電(64位元CPU，最好有8GB RAM以上、至少25GB的空間)
l Windows 10 or Windows7、Mac、Linux
Ø 軟體預先安裝 (上課前將提供安裝指引)
l Chrome 瀏覽器、Anaconda3
退費規定學員於開訓前退訓者，將依其申請退還所繳上課費用90％，另於培訓期間若因個人因素無法繼續參與課程，將依上課未逾總時數1/3，退還所繳上課費用之50％，上課逾總時數1/3，則不退費。 |
附件 |
| AI深度學習及TensorFlow課程.DM-20200714-v1.0.pdf |
產業學院緣起
依據行政院「挑戰2008：國家發展重點計畫」下之「國際創新研發基地」與「產業高值化」兩計畫，首重產業科技人才的效能。
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