2019 Class 04 感知器與類神經網路

  • 2019/04/20(Sat) 13:30(+0800) ~ 17:00(+0800) ( iCal/Outlook, Google Calendar )
  • TAF空總創新基地社會創新實驗中心: (台北市大安區仁愛路三段55號) 二樓A2教室 / 台北市大安區仁愛路三段55號) 一樓A2教室
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(0) 課程名稱 :Class 04 感知器與類神經網路

(1) 本次課程章節 :

Session 1: 實驗感知器,撰寫簡易的分類程式

Session 2: 拆解感知器演算法的原理-倒傳遞法(Backpropagation)的使用,以及討論感知器的發展歷史。

Session 3:[深入單元] 二類 Logistic Regression 統計建模(Statistical Modeling)和感知器機器學習(Machine Learning)的殊途同歸。

建議閱讀論文:

* Backpropagation : Learning representations by back-propagating errors (1986) Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J.

* Logistic Regression : The Regression Analysis of Binary Sequences (1958) D. R. Cox

(2) 課程簡介 :

本次課程將在Q1(一月-三月)的回歸模型基礎上,介紹感知器與類神將網路的基礎概念。利用計算實驗來讓大家玩玩看基本的類神經網路演算法,並介紹反向傳播法。

不同於去年的活動,本次將在[深入單元]當中,首次從統計建模的角度,切入二類 Logistic Regression與感知器機器學習的殊途同歸。

歡迎完全沒有基礎的朋友一起來練功!不必擔心數學不好會聽不懂跟不上,我們會盡量用直觀的方式讓大家能兼具理論和實作的訓練,歡迎大家來參加歐!

(3) 講師簡介 : 楊明翰 (www.epics.at.tw ) 目前資訊科學系碩士班,默默耕耘於人工智慧領域。

(4) 目標對象:有聽過機器學習但想要入門的年輕夥伴。

(5) 課程時間:2019 420 週六 下午01:305:00

(6) 課程地點:TAF空總創新基地社會創新實驗中心: (台北市大安區仁愛路三段55號) A2教室。 (7) 人數限制:40人(多的可能需要站著)

(8) 參與費用:免費,因為資源有限,尤其是平均20頁的講義,基於環保愛地球的心, 如果缺席並未告知,將記名取消再次參與的資格,謝謝。

(9) 攜帶物品 : 筆記本、筆 (練習推導公式用) 、筆電、Python 開發環境 (實驗用)。

(10) 為了品質與課程延續性,本次課程的授課講義仍舊是與前幾堂課的活動所撰寫與編排類似,建議前幾堂有參加過的夥伴,可以攜帶講義來做個對比歐!

 

TAF空總創新基地社會創新實驗中心: (台北市大安區仁愛路三段55號) 二樓A2教室 / 台北市大安區仁愛路三段55號) 一樓A2教室

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一般票

2019/04/15 00:00(+0800) ~ 2019/04/20 12:00(+0800) End of Sale
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