在人工智慧（AI）的時代，TensorFlow已經成為深度學習開發的主流程式庫，其功能強大、運算效率高、支援多個平台，造就了業界和學術界的廣泛使用。然而，TensorFlow 1.x版的學習門檻高，對剛入門的初學者來說相當難上手，針對這個問題，Google開發團隊推出了TensorFlow 2.0版。TensorFlow 2.0引入了Eager Execution動態圖模式、Keras高階API和tf.data等三個功能，讓學習門檻大幅降低。本課程使用最新的TensorFlow 2.0深度學習套件進行實作演練，讓學員同時學習到理論與實務應用於工作之中。

 

因應新冠肺炎(COVID-19)防疫規範，課程提供【數位同步學習】報名方案，歡迎學員報名參加。

 

• 上課時間：111年11月19日(六)、11日26日(六)，上午9：30~下午4：30，2天共計12小時。
• 上課地點：工研院產業學院 台北學習中心，實際上課地點，請依上課通知為準。
• 課程聯絡人：02-2370-1111#316，李小姐

 

本課程使用最新的TensorFlow 2.0，讓初學者更容易上手，透過Keras API可更加容易且快速搭建網路。運用TensorFlow 2.0和Keras API的強大靈活性和控制性，可輕鬆學會深度學習應用在自己的專業領域上。

電子/電機/資訊等相關背景之研發工程師、產品設計師、生產製造、品保工程師、財務分析工程師、醫學工程研究人員及各管理階層及相關工程師/資料分析人員，以及研究單位工程師、學生或對人工智慧、深度學習有興趣者。

序	項目	內容	時數
一	TensorFlow 2.0 初體驗	(1)    環境安裝 (2)    TensorFlow 2.0介紹 (3)    迴歸問題 Kaggle介紹、實驗一：房價預測模型 TensorBoard介紹、實驗二：過擬合問題 (4)    二元分類問題 機器學習的四大類別、二元分類問題、實驗：精靈寶可夢對戰預測 (5)    多類別分類問題 卷積神經網路、多類別分類問題、實驗：CIFAR-10影像識別 (6)    神經網路訓練技巧 反向傳遞、權重初始化、Batch Normalization 實驗一：使用CIFAR-10資料集實驗三種權重初始化方法 實驗二：使用CIFAR-10資料集實驗Batch Normalization方法、總結各種網路架構的性能比較	6
二	TensorFlow 2.0案例 示範及實作練習	(1)    TensorFlow 2.0進階技巧 TensorFlow進階技巧、Keras高階API與客製化API比較、實驗：比較Keras高階API和客製化API兩種網路訓練的結果 (2)    TensorBoard進階技巧 實驗一：使用tf.summary.image記錄訓練結果 實驗二：使用TensorBoard超參數調校工具來訓練多個網路模型 (3)    卷積神經網路經典架構 神經網路架構、實驗：實作Inception V3網路架構 (4)    遷移學習 遷移學習、實驗：遷移學習範例 (5)  綜合討論	6

 

現任：神基科技IAIoT工程師

學歷：台北科技大學電子工程系碩士班畢業

經歷：「輕鬆學會Google TensorFlow 2.0人工智慧深度學習實作開發」(博碩出版社)作者、加拿大安大略理工大學研究學者、財團法人中華顧問工程師實習工程師

專長：機器學習、深度學習、生成對抗網路、物件偵測、自動駕駛、智慧瑕疵檢測

方案		課程費用
課程原價		8,000
早鳥優惠價(課前10日報名且繳費)		7,500
團報專案	2人揪團同行優惠價	7,000
	3人揪團同行優惠價	6,800
	4人揪團同行優惠價	6,600
	5人揪團同行優惠價	6,400
工研人優惠價		7,000

 

• 本課程採報名制，滿10人以上開班，未滿10人不開班。
• 為確保您的上課權益，報名後若未收到任何回覆，請來電洽詢方完成報名。
• 若報名者不克參加者，可指派其他人參加，並於開課前二日通知。
• 因課前教材、講義及餐點之準備，若您不克前來需取消報名，請於開課前五日以EMAIL通知主辦單位聯絡人並電話確認申請退費事宜，逾期將郵寄講義，恕不退費。
• 為尊重講師之智慧財產權益，恕無法提供課程講義電子檔。
• 為配合講師時間或臨時突發事件，主辦單位有調整日期或更換講師之權利。
• 繳費方式為信用卡、ATM轉帳，恕不受理現場報名和繳費。
• 本課程實體為主，配合防疫規定，保留調整為「線上辦理」之權利。