深度學習基礎理論與實踐

完課並通過考試可獲 NVIDIA 官方認證證書，為您的履歷加分！

一、課程介紹 　

【課程說明】

本課程將帶您深入了解深度學習神經網路，並結合視覺辨識應用，學習其核心概念與實務操作。課程內容涵蓋智慧門禁、產線瑕疵檢測、車流分析等應用領域，並透過實際操作 NVIDIA DLI 雲端教學環境，讓學員無需自行安裝開發環境即可輕鬆學習。

完成課程後，學員將能順利通過 NVIDIA DLI 認證，並取得 NVIDIA AI 培訓證書。

【課程特色】

1. 雲端環境，無須安裝： 課程使用 NVIDIA DLI 雲端環境，學員可直接於 Jupyter Lab 互動環境中進行操作，省去繁瑣的環境設定。
2. 從入門到實戰： 課程將由淺入深，從基礎的 Python 程式設計教學開始，逐步引導學員理解深度學習神經網路架構，並透過實際專案進行操作。
3. 結合應用與理論： 課程內容涵蓋深度學習基礎理論與實踐，結合 Keras、TensorFlow 等主流框架，讓學員在學習理論的同時，也能掌握實際應用。

【課程目標】

1. 理解神經網路架構： 能夠理解神經網路為何適用於影像分類，以及如何擷取特徵與準備訓練資料集。
2. 實作神經網路模型： 能夠使用 Keras 與 TensorFlow 框架設計簡易的神經網路模型，並使用 MNIST 手寫數字與 ASL 手語資料集進行視覺分類，掌握訓練參數設定與成效驗證。
3. 掌握遷移學習： 能夠運用 ResNet、VGG16 等知名神經網路架構，並根據需求進行修改，加速應用開發。
4. 認識混合雲服務： 能夠理解混合雲端（Hybrid cloud）服務的概念，並以 Amazon AWS 上運行的 NVIDIA AI 應用情境作為範例。

二、報名資訊

1. 報名請至★報名表單★報名（於 9 月15日 上午 9:00 開放報名 至10月9日 下午12:00止)
2. 請務必填寫線上申請表，並確保您的電子郵件信箱正確性，若查無資料將不予受理。
3. 本課程名額有限，請您在報名前務必確認能夠全程參與，不缺課。

詳細課程資訊如下：

三、課程內容安排

四、課程規範說明

由於本課程名額有限，為確保資源有效利用，以下規範，請學員務必遵守。

1. 出席要求： 報名前請務必確認能夠全程參與，不缺課。若因特殊情況必須取消報名，請務必在課程開始三日前來信告知並獲得主辦單位同意。
2. 表單填寫： 請在課程結束前完成【前測】，與結束後的【後測】兩份表單，兩者缺一不可。

務必確認以上所有規範，以維護自身權益。

五、其他補充事項

1. 教學資源中心保留課程師資、內容、時段等課務相關彈性調整及變更的權利，如有任何異動，將進行公告與通知。
2. 教學資源中心得就課程活動進行錄音、錄影及拍照，報名者須同意主辦單位有權使用過程中所生之聲音、影像、照片，作為簡介、教學、成果展現、課程行銷宣傳等目的之使用。
3. 課程中為尊重講師智財權，請同學勿以任何形式錄音或錄影。
4. 完成此課程並參加本校年底舉辦之 「AI時代：校園智慧創新」黑客松競賽 ，可於初賽加分。（此競賽獎金上看15萬新台幣，歡迎同學踴躍報名，詳情可參考競賽活動辦法查閱）
5. 承第4點說明，欲參與此競賽者，將優先錄取本課程。

mail聯絡資訊：教學資源中心陳小姐，分機5823、信箱 ctl@scu.edu.tw