109年跨域數位人才加速躍升計畫必修課程|人工智慧領域【北部梯次】

5( 3 評論 )
50 學生

課程介紹
Introduction
【課程資訊】
  • 課程期間:109/07/21~109/08/04
  • 實體課上課日期:07/21與08/04(共兩天)
  • 實體課上課時間:09:30~16:30
  • 實體課上課地點:台北市大安區和平東路二段106號-科技大樓4002教室
【課程簡介】

人工智慧如何影響人類生活?

悲觀者說大量工作會消失,樂觀者則說有更多工作機會,十年後的工作會是什麼樣?你要怎麼找到自己的位置?

AI很厲害,但也會犯愚笨的錯誤,信任它可能可以走得很遠,但是盲目的信任容易導致巨大的損失。關鍵是瞭解人工智慧的優點與缺點,能做什麼,不能做什麼。

邊緣運算、智慧邊緣

隨著終端物聯網裝置的運算能力提升,可期待在資料第一線就進行一定的資料處理來降低網路頻寬與中央處理器的成本。本課程使用低功耗的嵌入式裝置(Nvidia Jetson Nano)提供即時視覺智能判斷,提高低功耗的嵌入式裝置推理速度。

【學習目標】
  1. 設定Nvidia Jetson Nano開發板
  2. 蒐集影像資料來建立分類模型
  3. 標記影像資料建立回歸模型
  4. 運用自己擁有的資料訓練神經網路、建立專屬模型
  5. 使用自己建立的模型,在Jetson Nano進行推論
授課教師
Instructor
曾吉弘、徐豐智
授課語言
Language
中文
授課方式
Operation
實體與線上混成課程
製作單位
Creators
DIGI+數位網路學院
課程時數
Course hours
18小時

 

課程大綱

一、實體課程
109必修課-人工智慧領域(北部)-課程說明 00:00:00
109必修課-人工智慧領域(北部)-前測 無限
109人工智慧必修課程-實體課程錄影 00:00:00
109人工智慧必修課程-實體課程簡報 00:00:00
109人工智慧北部必修課程(第二天)-實體課程簡報 00:00:00
109人工智慧必修課程-線上課程簡報 00:00:00
二、NVIDIA線上AI學習課程-建立影像分類模型
註冊NVIDIA線上學習課程帳號 00:00:00
Jetson Nano學習主題大綱 00:00:00
認識深度學習之卷積神經網路 00:00:00
為分類模型收集影像資料 00:00:00
影像分類 – 監督式學習之基礎應用 00:00:00
三、NVIDIA線上AI學習課程-建立影像回歸模型
解說回歸模型影像資料 00:00:00
神經網路上使用資料進行訓練,建立自己的模型 00:00:00
在Jetson Nano上使用自己建立的模型進行推論 00:00:00
109必修課-人工智慧領域-程式練習1 00:00:00
109必修課-人工智慧領域-程式練習2 00:00:00
四、109必修課-人工智慧-完課測驗
109必修課-人工智慧領域(北部)-後測 無限
109必修課-人工智慧領域(北部)-完課測驗 無限
109必修課-人工智慧領域(北部)-國際證書繳交 00:00:00
109必修課-人工智慧領域(北部)-國際證書繳交 90, 00:00

課程評價

5

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3 評分
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  • 1 星評等0
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    值得參加的活動

    5

    由於我是資管出身的,因此一直以來都沒有機會接觸硬體裝置,但是在這課堂終於能實作硬體的部分,覺得非常滿足。

  2. Avatar

    答案問題

    5

    有關優化器的題目答案應該是Adam,但四個答案皆作答過都是錯誤。謝謝

私人課程
  • 私人
  • 無限制訪問
  • 完課證明
  • 4 章節
  • 19 單元
  • 18 小時
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