1.细说深度学习的因由、细节、应用、未来,其中细推学习算法的公式,有助于高中生都可以理解本课程(目前在线课程大都直接display出公式,不易被刚入门的学生所接受),并配合Python的程序演绎,引发学生对编程的兴趣。主要以PPT细说公式,再配合Python程序印证一遍,以加强学生的学习动力及内涵,同时老师将利用去背的功能,随时与教材交互,以产生teacher-led的教学效果。
2.化繁为简的课程内容,以图文并茂的方式重新设计多种的学习模式,让有兴趣的学生可以快速了解学习模式的概念及细节。
3.提供Python的实验代码,让学生可以轻易操弄多种的学习模式,以辅助学生快速进入深度学习的课程内容中。
4.引导学生操作深度学习目前热门的套装软件,例如CAFFE及CNTK。
5.介绍全世界深度学习的热门议题,例如Alpha Go、Master、机器人服务等,让学生了解Deep Learning是一个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周:Introduction-课程介绍
第2周:The Concept of Perceptron-认知概念
第3周:Optimal Learning-优化学习
第4周:LMS Learning Algorithm-最小均差学习算法
第5周:The Backpropagation Algorithm-背传导算法
第6周: Convolution Neural Network-卷积神经网络
第7周:CNN Develop Tools-卷积神经网络开发工具
第8周:Recurrent Neural Network-循环神经网络
第9周:RNN Develop Tools RNN-开发工具
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.