2 項進行中

115-1 選課時程

進行中

  • 初選第一階段 6/15 – 6/18
  • 初選第二階段 6/22 – 6/25
  • 校際選修 進行中 8/24 – 9/18
  • 初選第三階段 8/31 – 9/3
  • 開學後加退選 進行中 9/7 – 9/21
  • 逾期加退選 9/21 – 9/24
選課資源

加入行事曆

選擇訂閱 Google Calendar,或下載通用的 ICS 檔案。

使用 Google Calendar 時,Google 會收到這份課表的公開連結。

深度學習

Deep Learning

學期
112-1
學分
0 學分
當期課號
535235
永久課號
EEIE30077
開課單位
電子研究所
授課教師
張添烜
校區
光復
類別
選修
上課時間表
週一
7
15:30–16:20
深度學習
ED117(光復)
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

概述

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: 車輛與行人偵測/交通號誌偵測 □Motion planning: 車輛自動行進控制/ Reverse Reinforcement learning for driving learning □model compression: 模型加速 □GAN □Transformer 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

先修科目

probability linear algebra

備註

無備註

教學方式

all materials will be at NYCU e3 site 上課以實體為主,如因各種狀況需使用線上,請用以下連結 線上課程 Microsoft teams https://shorturl.at/fHOW4 上課錄影 https://shorturl.at/mRX24 2022 上課錄影 https://shorturl.at/kwGK3 因應人數控管,一律線上選課,不手動加簽。電機系電子所名額內可手動加簽。

評分方式

Lab x5 or x4 (60%) Final project (20%) (1 or 2 persons in a group. topic survey + implementation) Final exam (20%)

課程大綱

教師未提供此項資料

週次計畫
週次主題
第 1 週

course introduction overview of computer vision: image classification

2023-09-11(一),2023-09-13(三)
第 2 週

neural network: introduction and back propagation 1st lab

2023-09-18(一),2023-09-20(三)
第 3 週

Introduction of convolutional neural network

2023-09-25(一),2023-09-27(三)
第 4 週

neural network training part 1 2nd lab

2023-10-02(一),2023-10-04(三)
第 5 週

10/9 National holiday advanced CNN architecture

2023-10-09(一),2023-10-11(三)
第 6 週

neural network training part 2 3rd lab

2023-10-16(一),2023-10-18(三)
第 7 週

semantic segmentation

2023-10-23(一),2023-10-25(三)
第 8 週

Object detection 4th lab

2023-10-30(一),2023-11-01(三)
第 9 週

Object detection

2023-11-06(一),2023-11-08(三)
第 10 週

model simplification and acceleration

2023-11-13(一),2023-11-15(三)
第 11 週

model simplification and acceleration5th lab

2023-11-20(一),2023-11-22(三)
第 12 週

Motion planning: 車輛自動行進控制/ Reverse Reinforcement learning for driving learning

2023-11-27(一),2023-11-29(三)
第 13 週

recurrent neural network

2023-12-04(一),2023-12-06(三)
第 14 週

Generative adversarial network and self driving

2023-12-11(一),2023-12-13(三)
第 15 週

Transformer

2023-12-18(一),2023-12-20(三)
第 16 週

Final Exam

2023-12-25(一),2023-12-27(三)
第 17 週

No class in this wek 1/2 National holiday期末專題

2024-01-01(一),2024-01-03(三)
第 18 週

期末專題

2024-01-08(一),2024-01-10(三)
教科書

Course slides and papers will be our major source. reference: Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville

Office Hours
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)