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深度學習:卷積神經網絡

1. 了解卷積如何應用於音頻效果 2. 了解卷積如何應用於圖像效果 3. 在代碼中實現高斯模糊和邊緣檢測 4. 在代碼中實現簡單的迴聲效果 5. 了解卷積如何幫助圖像分類 6. 理解並解釋卷積神經網絡(CNN)的體系結構 7. 在Theano中實現卷積神經網絡 8. 在TensorFlow中實現卷積神經網絡

  • 開課單位:捷鎏科技股份有限公司
  • 課程大綱:
    卷積
    卷積神經網絡描述
    Theano中的卷積神經網絡
    TensorFlow中的捲積神經網絡
    實用技巧
    實用的圖像處理技巧
    先進的CNN以及如何設計自己的CNN
    面部表情識別
    面部表情識別項目簡介
    面部表情識別問題描述
    Theano的捲積網
    TensorFlow中的捲積網絡
    面部表情識別項目總結



  • 開課日期:2019-08-03
  • 結束日期:2019-08-10
  • 上課時間:星期六 09:00~18:00
  • 上課時數:16
  • 課程費用:9,600元
  • 費用:學員負擔:4,800元/政府負擔:4,800元
  • 繳費方式:需先至開課單位繳交全額費用
  • 預計招生人數:20
  • 聯絡人:齊亮然
  • 連絡電話:(02)2598-2639
  • 先備知識:
    1. 了解深度學習中的反向傳播
    2. 熟悉Python、Theano和TensorFlow基礎,並有使用經驗
  • 授課師資:陳博安
  • 招生對象:
    1. 專業電腦科學家
    2. 軟體工程師
    3. 從事電腦視覺任務的數據科學家
  • 上課地點:台北大學 臺北市中山區民生東路三段67 號
  • 課程報名網址:https://www.sharecourse.net/sharecourse/