1.細說深度學習的因由、細節、應用、未來,其中細推學習演算法的公式,有助於高中生都可以理解本課程(目前線上課程大都直接display出公式,不易被剛入門的學生所接受),並配合Python的程式演繹,引發學生對程式設計的興趣。主要以PPT細說公式,再配合Python程式印證一遍,以加強學生的學習動力及內涵,同時老師將利用去背的功能,隨時與教材互動,以產生teacher-led的教學效果。
2.化繁為簡的課程內容,以圖文並茂的方式重新設計多種的學習模式,讓有興趣的學生可以快速了解學習模式的概念及細節。
3.提供Python的實驗程式碼,讓學生可以輕易操弄多種的學習模式,以輔助學生快速進入深度學習的課程內容中。
4.引導學生操作深度學習目前熱門的套裝軟體,例如CAFFE及CNTK。
5.介紹全世界深度學習的熱門議題,例如Alpha Go、Master、機器人服務等,讓學生了解Deep Learning是一個Hot Topic。
游寶達教授
黃悅民教授
服務機關:國立成功大學-工程科學系(1991/8~現在)
黃國勝教授
服務機關:國立中山大學-電機工程學系(1991/8~現在)
李慶鴻教授
服務機關:國立中興大學-機械工程學系(2012/2~現在)
第1週:Introduction-課程介紹
第2週:The Concept of Perceptron-認知概念
第3週:Optimal Learning-優化學習
第4週:LMS Learning Algorithm-最小均差學習演算法
第5週:The Backpropagation Algorithm-背傳導演算法
第6週: Convolution Neural Network-卷積神經網路
第7週:CNN Develop Tools-卷積神經網路開發工具
第8週:Recurrent Neural Network-循環神經網路
第9週:RNN Develop Tools RNN-開發工具
自動評分作業50%
總結性測驗50%
討論區:主題式討論10%(加分選項)
1.
書名:Neural Network Design 2nd Edition
書本作者:Martin T. Hagan, Howard B. Demuth, Mark Hudson Beale, Orlando De Jesús.
2.
書名:Deep Learning
書本作者:Goodfellow, Ian, Bengio, Yoshua, Courville, Aaron.