深度學習概論與應用
Introduction to Deep Learning and Applications
| 節 | 週五 |
|---|---|
5 13:20–14:10 | 深度學習概論與應用 EA101（光復） 2 節連堂 |
6 14:20–15:10 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
1. 使學生具備基礎的程式設計能力與資訊素養 2. 透過程式撰寫訓練邏輯與科學推理能力 3. 介紹深度學習中的卷積神經網路模型,並使用YOLO的架構實作物件圈註問題。透過實作與討論,讓學生能夠使用卷積神經網路來解決生活中遇到的問題。
Python基本能力
無備註
1. 透過互動式的IDE設計教學檔案,讓學生可在課堂上即時練習與課後複習 2. 以實際應用之實例進行程式碼的教學,讓學生能學以致用 3. 課堂上透過分組討論方式,分享學習心得。 4. 分組討論設計深度學習的模型應用實例。
作業 40% 報告 30% 討論 30%
卷積神經網路簡介
1. 基本觀念介紹 2. 模型訓練與實作 3. 分組討論
- 講授：
- 2
- 示範：
- 3
- 其他：
- 1
實作與討論
1. YOLO基本架構介紹 2. 模型訓練與實作 3. 期末報告
- 講授：
- 4
- 示範：
- 6
- 其他：
- 8
深度學習簡介
1. 基本概念介紹
- 講授：
- 4
- 示範：
- 6
- 其他：
- 2
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 單元主題: 深度學習簡介 授課重點: 介紹深度學習模型 2/26 |
| 第 2 週 | 單元主題: 深度學習簡介 授課重點; 介紹深度學習應用與開放資料 3/5 |
| 第 3 週 | 單元主題: 深度學習簡介 授課重點: Python入門學習(1) 3/12 |
| 第 4 週 | 單元主題: 深度學習簡介 授課重點: Python入門學習(2) 3/19 |
| 第 5 週 | 單元主題: 卷積神經網路簡介 授課重點: 簡介卷積神經網路 3/26 |
| 第 6 週 | 兒童節調整放假 4/2 |
| 第 7 週 | 單元主題: 卷積神經網路簡介 授課重點: 使用卷積神經網路進行物件分類(1) 4/9 |
| 第 8 週 | 單元主題: 卷積神經網路簡介 授課重點: 使用卷積神經網路進行物件分類(2) 4/16 |
| 第 9 週 | 單元主題: 卷積神經網路簡介 授課重點: 討論卷積神經網路及其應用 4/23 |
| 第 10 週 | 單元主題: 實作與討論 授課重點: 簡介YOLO(You only look once)模型 4/30 |
| 第 11 週 | 單元主題: 實作與討論 授課重點: 簡介如何產生YOLO使用之訓練資料 5/7 |
| 第 12 週 | 單元主題: 實作與討論 授課重點: 實作YOLO進行物件圈註(1) 5/14 |
| 第 13 週 | 單元主題: 實作與討論 授課重點: 實作YOLO進行物件圈註(2) 5/21 |
| 第 14 週 | 單元主題: 實作與討論 授課重點: 討論YOLO及其應用 5/28 |
| 第 15 週 | 單元主題: 實作與討論 授課重點: Final Reports (1) 6/4 |
| 第 16 週 | 單元主題: 實作與討論 授課重點: Final Reports (2) 6/11 |
| 第 17 週 | 彈性補充教學 6/18 |
| 第 18 週 | 彈性補充教學 6/25 |
自製之Jupyter notebook腳本與投影片
- 地點
- 科學一館140
- 時間
- 週五 5G或額外約定時間
- 聯絡方式
- hhchen@nctu.edu.tw