6/10-6/11 [Python與深度學習技術應用研習班]
■課程簡介
人工智慧與機器學習是目前許多國際大廠高度投入發展的重點領域，其應用範圍廣泛，包
括智慧醫療、智慧製造、自動駕駛、與智慧金融等。這些先進技術超越了傳統以規則為運
算基礎的演算法。透過深層神經網路自動擷取資料特徵的方式，建構出能理解、學習、預
測、與適應環境的智慧系統，也是讓機器能顯得更「聰明」的原因。隨著深層神經網路的
發展、硬體計算能力提昇和大數據三者的匯流，人工智慧應用即將跨入全新的里程，預計
將掀起一波新的應用浪潮。Gartner甚至預言，十年後，將很難找到不具備某種人工智慧
功能的科技產品或應用。本課程運用Python語言深度學習可用之套件和函數(Keras,
TensorFlow)，探討各類深度學習模型，優化超參數及避免過度配適，以提高模型應用的
準確度。實作案例涵蓋時間序列分析、圖像辨識、以及自然語言處理等應用。讓學員在短
時間內充分理解人工智慧相關技術與徹底掌握其發展趨勢，目標在協助參與本課程之學員
能將人工智慧應用於工作實務上。
■課程目標
1.學習Python與深度學習之發展趨勢與應用
2.深度學習框架與演算法開發實作
■適合對象
有志於人工智慧與深度學習技術應用之研發工程師、產品設計師、生產製造工程師、研究
員等。
■課程大綱
1.人工智慧與機器學習基礎與發展趨勢
2.類神經網路設計實作(ex.單層&多層、神經網路架構、活化函數介紹、損失函數選擇、
過度配適與係數縮減...)
3.Python深度學習框架TensorFlow及高階介面Keras介紹與實作
1.卷積式類神經網路(Convolutional Neural Networks)原理與應用
2.序列資料及遞歸式類神經網路(Recurrent Neural Networks)原理與應用
3.長短期記憶模型(Long Short Term Memory, LSTM)原理與延伸
4.自動編碼器(Autoencoders)原理與應用
5.預測建模案例應用與未來發展(強化式學習、生成式學習、競賽式學習等)
■講師簡介
鄒老師
現任：臺北商業大學 資訊與決策科學研究所教授暨資料科學應用研究中心主任
經歷：新加坡國立大學解析與作業學系訪問教授、西交利物浦大學計算機科學與軟件工程
學系暨大數據解析研究院訪問教授、南京理工大學經濟管理學院管理科學與工程訪問教授
、中華R軟體學會理事長、臺灣資料科學與商業應用協會理事長、世新大學資訊管理學系
副教授、中華大學企業管理學系副教授
專長：大數據與資料科學、機器學習、進化式多目標最佳化、群體智慧、賽局模型、等候
網路、系統模擬、數學規劃、彈性製造與企業電子化
著作：大數據分析與應用實戰：統計機器學習之資料導向程式設計(東華書局總經銷)
■上課時間
108年6月10日(一)及108年6月11日(二)，上午9：10~下午4：00，共計12小時。
■上課地點
台北，實際上課地點，請依上課通知為準。
■報名網址
http://t.cn/AiK0AcnQ
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