深度學習
Deep Learning
| 節 | 週四 |
|---|---|
N 12:20–13:10 | 深度學習 EC114（光復） 3 節連堂 |
5 13:20–14:10 | |
6 14:20–15:10 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
(1) To understand the maths of deep learning techniques (2) To familiarize with deep learning tools, such as PyTorch, TensorFlow, etc. (3) To understand the latest developments and applications of deep learning techniques (4) To develop practical working systems
Linear Algebra, Probability Theory, Machine Learning (suggested)
無備註
分組方式 2人/組(Paper and Final) 1人/組(Lab) 師資人力 指導教師3人 助教3人 (1) To submit final projects as academic papers (2) To hold exhibition to showcase final projects (3) To encourage students to participate in various challenges in the fields of computer vision, gaming, data analytics, etc.
Labs (done individually) 40%, Paper presentation (done in groups of 2 members) 20% Final project (done in groups of 2 members) 20% Final exam 20%
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| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | A. Introduction 2024-02-22(四) |
| 第 2 週 | B. Machine Learning Basics■ Linear Algebra■ Probability and Information Theory■ Numerical Computation 2024-02-29(四) |
| 第 3 週 | C. Deep Networks■ Deep Feedforward Networks■ Convolutional Networks 2024-03-07(四) |
| 第 4 週 | ■ Convolutional Networks 2024-03-14(四) |
| 第 5 週 | ■ Convolutional Networks & Transfromers 2024-03-21(四) |
| 第 6 週 | ■ Recurrent and Recursive Nets & Regularization for Deep Learning 2024-03-28(四) |
| 第 7 週 | E. Deep Learning Research■ Linear Factor Models■ Autoencoders 2024-04-04(四) |
| 第 8 週 | No class 2024-04-11(四) |
| 第 9 週 | ■ Autoencoders■ Generative Adversarial Networks 2024-04-18(四) |
| 第 10 週 | ■ Generative Adversarial Networks 2024-04-25(四) |
| 第 11 週 | ■ Normalizing Flows 2024-05-02(四) |
| 第 12 週 | ■ Diffusion Models 2024-05-09(四) |
| 第 13 週 | ■ Monte Carlo Method 2024-05-16(四) |
| 第 14 週 | ■ Graph Convolutional Neural Networks 2024-05-23(四) |
| 第 15 週 | Paper Presentation 2024-05-30(四) |
| 第 16 週 | Paper Presenta 2024-06-06(四) |
| 第 17 週 | Final Exam 2024-06-13(四) |
| 第 18 週 | 2024-06-20(四) |
1. I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville,Deep Learning, 1st Ed., MIT Press, Dec.2016 2. R. S. Sutton and A. G. Barto, Reinforcement Learning: An Introduction, Nov. 2017
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- 時間
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- 聯絡方式
- 老師 彭文孝wpeng@cs.nctu.edu.tw 吳毅成icwu@cs.nctu.edu.tw 陳永昇yschen@cs.nctu.edu.tw 助教 謝宏笙 hongsheng.cs10g@nctu.edu.tw 劉子齊 jonathan.tcliu.en11@nycu.edu.tw