 課程名稱 |
【竹科管理局線上補助課程】深度學習之AI模型原理及Kaggle範例介紹 |
| 課程內容 |
1. AI 簡介及軟硬體平台介紹 2. 捲積神經網路原理介紹 (CNN) 3. 影像分類之模型介紹, 訓練, 及範例實作（交通號誌偵測, 表情偵測, 垃圾分類, 肺炎偵測, …） 4. 物件偵測之模型介紹, 訓練, 及範例實作（血球偵測, 口罩偵測, 工地安全偵測, 坑洞偵測, …） 5. 影像分割之模型介紹, 訓練, 及範例實作（Image Matting, PSPNet, DeepLab v3, SAM） 6. 姿態估計之模型介紹, 訓練, 及範例實作（PoseNet, OpenPose, MMPose, YOLOv8-Pose） 7. 循環神經網路原理介紹(RNN) 及範例實作（LSTM, BERT, Transformer, GPT, …) 8. 語音模型介紹及應用實作（TTS, Voice Filter, Voice Synthesis, .. ) 9. 生成對抗神經網路之模型介紹與範例實作（VAE, GAN, Inpaint Anything, NeRF, …) 10. 強化學習之模型介紹與範例實作（Q-Learning, DQN, A2C, PPO, MAML, …) 11. 生物化學之深度學習模型介紹與範例實作 12. 心理學之深度學習模型介紹與範例實作 |
| 先修課程 |
| 上課日期 | 上課時段 | 授課老師 | 報名截止日 | 上課地點 | 報名 | 課程費用 |
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| 20240925-20241009 | 週三，09:30-16:30 | 郭老師 | 20240923 | 網路線上 | 報名已截止 | 3000 |