6/10-6/11 [Python与深度学习技术应用研习班]
■课程简介
人工智能与机器学习是目前许多国际大厂高度投入发展的重点领域，其应用范围广泛，包
括智慧医疗、智慧制造、自动驾驶、与智慧金融等。这些先进技术超越了传统以规则为运
算基础的算法。透过深层神经网络自动撷取资料特征的方式，建构出能理解、学习、预
测、与适应环境的智慧系统，也是让机器能显得更“聪明”的原因。随着深层神经网络的
发展、硬件计算能力提升和大数据三者的汇流，人工智能应用即将跨入全新的里程，预计
将掀起一波新的应用浪潮。Gartner甚至预言，十年后，将很难找到不具备某种人工智能
功能的科技产品或应用。本课程运用Python语言深度学习可用之套件和函数(Keras,
TensorFlow)，探讨各类深度学习模型，优化超参数及避免过度配适，以提高模型应用的
准确度。实作案例涵盖时间序列分析、图像辨识、以及自然语言处理等应用。让学员在短
时间内充分理解人工智能相关技术与彻底掌握其发展趋势，目标在协助参与本课程之学员
能将人工智能应用于工作实务上。
■课程目标
1.学习Python与深度学习之发展趋势与应用
2.深度学习框架与算法开发实作
■适合对象
有志于人工智能与深度学习技术应用之研发工程师、产品设计师、生产制造工程师、研究
员等。
■课程大纲
1.人工智能与机器学习基础与发展趋势
2.类神经网络设计实作(ex.单层&多层、神经网络架构、活化函数介绍、损失函数选择、
过度配适与系数缩减...)
3.Python深度学习框架TensorFlow及高阶接口Keras介绍与实作
1.卷积式类神经网络(Convolutional Neural Networks)原理与应用
2.序列资料及递归式类神经网络(Recurrent Neural Networks)原理与应用
3.长短期记忆模型(Long Short Term Memory, LSTM)原理与延伸
4.自动编码器(Autoencoders)原理与应用
5.预测建模案例应用与未来发展(强化式学习、生成式学习、竞赛式学习等)
■讲师简介
邹老师
现任：台北商业大学 资讯与决策科学研究所教授暨资料科学应用研究中心主任
经历：新加坡国立大学解析与作业学系访问教授、西交利物浦大学计算机科学与软件工程
学系暨大数据解析研究院访问教授、南京理工大学经济管理学院管理科学与工程访问教授
、中华R软件学会理事长、台湾资料科学与商业应用协会理事长、世新大学资讯管理学系
副教授、中华大学企业管理学系副教授
专长：大数据与资料科学、机器学习、进化式多目标最佳化、群体智慧、赛局模型、等候
网络、系统模拟、数学规划、弹性制造与企业电子化
著作：大数据分析与应用实战：统计机器学习之资料导向程式设计(东华书局总经销)
■上课时间
108年6月10日(一)及108年6月11日(二)，上午9：10~下午4：00，共计12小时。
■上课地点
台北，实际上课地点，请依上课通知为准。
■报名网址
http://t.cn/AiK0AcnQ
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