深度學習
Deep Learning with PyTorch
學期
113-2
學分
3
學分
當期課號
537402
永久課號
MGEM30078
開課單位
工業工程與管理學系
授課教師
劉建良
校區
光復
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週二 |
|---|---|
2 09:00–09:50 | 深度學習 MB415 3 節連堂 |
3 10:10–11:00 | |
4 11:10–12:00 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
概述
This course focuses on using deep learning to develop predictive models with PyTorch.
先修科目
Knowledge about python programming and machine learning is required.
評分方式
Homework Paper Reading Projects
課程大綱
- Convolutional Neural Networks
- Recurrent Neural Networks
- SOTA
- Introduction to Deep Learning
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Introduction to deep learning and the course |
| 第 2 週 | Logistic regression and linear regression |
| 第 3 週 | Neural networks |
| 第 4 週 | Activation functions and optimizer |
| 第 5 週 | Convolutional neural networks |
| 第 6 週 | Convolutional neural networks |
| 第 7 週 | Transfer Learning |
| 第 8 週 | Explainable AI |
| 第 9 週 | Recurrent Neural Network |
| 第 10 週 | LSTM/GRU |
| 第 11 週 | Sequence to Sequence Model and Attention |
| 第 12 週 | Transformer |
| 第 13 週 | Visual Transformer |
| 第 14 週 | Multi-task Learning |
| 第 15 週 | Self-supervised Learning |
| 第 16 週 | Project Presentation |
Office Hours
- 地點
- MB 505R
- 時間
- W56
- 聯絡方式
- clliu@nycu.edu.tw