深度學習框架應用

  • 課程目標：

本課程目標引導愛好人工智慧同學輕鬆快速掌握深度學習框架操作與應用技術開發技巧，授課方式將以深入淺出介紹，包含智慧聯網應用技術概述、深度學習框架建構、圖像分類(classification)實作、物件辨識(object detection)實作、卷積神經網路(Convolution Neural Networks, CNN)應用於影像識別之原理與既有模組之運用方式、應用實例探討等，全程以Google TensorFlow引導同學逐步熟悉深度學習實務開發步驟與方式。

109學年度上學期

  • 開課班級：電子工程系四技網通四甲等合開(每周二第1, 2, 3節)

  • 必選修：選修

  • 學分數：3學分

  • 敎課書：自編講義

  • 成績考核方式

      • 平時-實作演練考核(30%)

      • 期中考-物件辨識實作開發專題(30%)

      • 期末考-構思深度學習應用與實作專題(40%)

  • 課程資訊公告，上課教材，作業公告與繳交作業：見Flip數位學習平台

  • Office Time：每周三上午第3, 4節(J306-1)

108學年度上學期

  • 開課班級：電子工程系四技網通四甲等合開

  • 必選修：選修

  • 學分數：3學分

  • 敎課書：自編講義

  • 成績考核方式

      • 平時-實作演練考核(30%)

      • 期中考-物件辨識實作開發專題(30%)

      • 期末考-構思深度學習應用與實作專題(40%)

  • 課程資訊公告，上課教材，作業公告與繳交作業：見Flip數位學習平台

  • Office Time：每周三上午第3, 4節(J306-1)