- 授課日期：09/16 (三)-11/11(三)
- 授課時段：18:30-21:20
- 授課教室：工程一館904教室
深度學習理論
- Overview of neural network error back propagation learning
- Autoencoder
- Convolution neural networks
- Recurrent neural networks
- Restricted Boltzmann machines
- 若對於本課程有問題，歡迎使用網頁上方的
Issues功能。- 若尚無Github帳號，請先參考註冊Github帳號。
| TA course | Date | Contents | Remarks | Code Example |
|---|---|---|---|---|
| 01 | 10/07 | Google Colab與Python教學 | 記得攜帶筆電 |  |
| 02 | 10/14 | 爬蟲教學 | 記得攜帶筆電 | |
| 03* | 10/21 | CNN教學 (quick draw介紹) | 指派作業 | |
| 04 | 11/11 | Project demo | demo & written report | None |
- 03*: 範例Colab程式為了略過大量.npy下載時間，請參照這個👉🏻 連結🔗
[name=TAs]updated on 10/22: 關於10/21上課日無法順利執行完整個範例code的同學，助教已經將上面的 👉🏻 連結🔗 更改為read only權限，並且重新更新data資料夾下的資料集，基本上code沒有問題，只是資料集有點更動到而出錯。同學可以順著範例內程式執行，並執行其中的download()函式(自行創建一個空data資料夾而不用捷徑的方式)，只是需等待一點下載時間。
- Keras
- English version: Deep Learning with Python
- Chinese version: Deep learning 深度學習必讀：Keras 大神帶你用 Python 實作
- TensorFlow (TF歷經大更新至2.0, 建議許多細節還是要參考官方網站)
- TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用 (部分範例Code使用Keras)
- PyTorch
- TAs推薦官網的Tutorials