深度學習
Deep Learning
| 節 | 週一 |
|---|---|
7 15:30–16:20 | 深度學習 ED220（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
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 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
無備註
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 (目前無線上課程) 線上課程 Microsoft teams https://shorturl.at/YTZIJ 上課錄影 https://shorturl.at/Tcmz0 2022 上課錄影 https://shorturl.at/kwGK3 2023 上課錄影 https://shorturl.at/SISRC 因應人數控管,一律線上選課,不手動加簽。電機系電子所優先選課,產創學院如未選到課,可洽所辦登記保留名額。
Lab x5 or x4 +1 midterm (10/28)(60%) Final project (20%) (1 or 2 persons in a group. topic survey + implementation) Final exam (20%)
教師未提供此項資料
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | course introductionoverview of computer vision: image classification 2024-09-02(一) |
| 第 2 週 | neural network: introduction and back propagation 2024-09-09(一) |
| 第 3 週 | Introduction of convolutional neural network 2024-09-16(一) |
| 第 4 週 | neural network training part 1 2024-09-23(一) |
| 第 5 週 | advanced CNN architecture 2024-09-30(一) |
| 第 6 週 | neural network training part 2 2024-10-07(一) |
| 第 7 週 | transformer 2024-10-14(一) |
| 第 8 週 | semantic segmentation 2024-10-21(一) |
| 第 9 週 | Object detection 2024-10-28(一) |
| 第 10 週 | model simplification and acceleration 2024-11-04(一) |
| 第 11 週 | model simplification and acceleration 2024-11-11(一) |
| 第 12 週 | Reinforcement learning 2024-11-18(一) |
| 第 13 週 | recurrent neural network 2024-11-25(一) |
| 第 14 週 | Generative adversarial network 2024-12-02(一) |
| 第 15 週 | Foundation model 2024-12-09(一) |
| 第 16 週 | Final Exam 2024-12-16(一) |
| 第 17 週 | No class 2024-12-23(一) |
| 第 18 週 | 期末專題 2024-12-30(一) |
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)