深度學習
Deep Learning
| 節 | 週一 |
|---|---|
7 15:30–16:20 | 深度學習 ED220 3 節連堂 |
8 16:30–17:20 | |
9 17:30–18:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
課程目標:本課程模組目標為教授深度學習理論與實際各種模型應用與模型加速。並以computer vision/NLP相關應用說明不同模型設計考量。 目標為學生可自行開發以深度學習方法應用於各式應用。 課程特色: 課程著重實際應用並介紹最新各項發展。 課程內容: □機器學習概論 □電腦視覺概論 □Convolutional neural network □Deep learning practices □Recurrent neural network □Object detection: □Reinforcement learning □model compression □GAN □Transformer and large language model 實習課程配合上述授課內容進行實際操作演練;期末專題則根據以上授課與實習內容,分小組進行設計與訓練測試,鼓勵學生以創意方式達成之課程目的。 ---------------------------- 與其他深度學習課程不同處: 由於深度學習進展相當快,本課程每年都會將最新發展與趨勢納入課程,隨時更新最新的模型設計與訓練方法及其背後的原理。 修本課程不需要修過機器學習
probability linear algebra
all materials will be at NYCU e3 site 上課以實體為主 上課錄影請看e3公告 因應人數控管,一律線上選課,不手動加簽。
Lab x5 (60%) Final project (20%) (1 or 2 persons in a group. topic survey + implementation) Final exam (20%)
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | course introductiono verview of computer vision: image classification |
| 第 2 週 | neural network: introduction and back propagation |
| 第 3 週 | Introduction of convolutional neural network |
| 第 4 週 | neural network training part 1 |
| 第 5 週 | advanced CNN architecture (放假,以錄影代替) |
| 第 6 週 | neural network training part 2 (放假,以錄影代替) |
| 第 7 週 | transformer (出國,以錄影代替) |
| 第 8 週 | semantic segmentation |
| 第 9 週 | Object detection |
| 第 10 週 | model simplification and acceleration |
| 第 11 週 | model simplification and acceleration |
| 第 12 週 | Reinforcement learning |
| 第 13 週 | recurrent neural network ang GAN |
| 第 14 週 | transformer and LLM |
| 第 15 週 | Foundation model |
| 第 16 週 | Final Exam |
| 第 17 週 | No class |
| 第 18 週 | 期末專題 |
Course slides and papers will be our major source. reference: Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville
- 地點
- ED406
- 時間
- W56, please make an appointment in advance.
- 聯絡方式
- e-mail: tschang@nycu.edu.tw TEL: 03-5731925 (NYCU local extension number: 31925)