逢甲資料科學大講堂 – 一日破解深度學習新浪潮

在人工智慧的浪潮下,深度學習成為眾所矚目的新技術,深度學習相關文獻、技術已經汗牛充棟,讀也讀不完,但讓我們一起來看看近三年來深度學習有什麼重要進展,在2018 年初一起迎頭趕上。本課程內容和過去的《一日搞懂深度學習》並沒有太多重疊的地方,學員們可以先熟悉過去的內容(https://www.slideshare.net/tw_dsconf/ss-62245351)。

1. 深度學習訓練新技巧

深度學習訓練新技巧你的朋友和他們的兄弟姊妹都在訓練類神經網路,這年頭會深度學習的技術一點都不希奇,但這三年來深度學習領域風起雲湧,新技術不斷推陳出新,讓我們一起來看看這幾年開發的新技術和新發現,學幾個新名詞來嚇嚇你的朋友。

2. 序列對序列學習(Sequence-to-sequence Learning)與專注式(Attention)機制

有了序列對序列學習,機器可以輸出任意的文句(不會講來講去都是用那幾個 template,也就是說有freestyle);而有了專注式機制,機器可以從外界的輸入或資料庫中擷取需要的資訊。這些技術已經是翻譯、語音辨識、文章摘要、問答系統、聊天機器人必備的技術。

3. 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)

生成式對抗網路是深度學習領域的下一個熱點,在生成式對抗網路中包含了兩個類神經網路:生成器 (Generator) 和鑑別器 (Discriminator) ,這兩個網路「寫作敵人,唸做朋友」,表面上彼此對抗、但實際上因為互相激勵所以越來越強,這節課不只要介紹生成式對抗網路,還要帶大家認識各種變型,並看看可能的應用。

4. 增強式學習 (Reinforcement Learning)

大家都知道 Alpha Go 背後使用了增強式學習,使得這年頭有用到增強式學習就是潮,還有另外一個光聽名字就很潮的技術叫逆向增強式學習 (Inverse Reinforcement Learning),這節課要帶大家認識增強式學習中前瞻的新技術,並藉由了解這些技術和生成式對抗網路的關聯性更理解這些技術。

 

2018 年 1 月 6 日 (星期六) 9:00 – 17:00

逢甲大學第三國際會議廳 (資電館 2F)

 

李宏毅博士

Hung-yi Lee

臺灣大學電機工程學系 助理教授

現為臺大電機系助理教授,他的研究主軸是以機器學習技術讓機器辨識並理解語音訊號的內容。以深度學習技術為基石,他正致力於語音數位內容搜尋、語音數位內容之自動化組織以及從語音數位內容擷取關鍵資訊等前瞻性研究,這些技術有很多的應用,例如:人機互動、問答系統、智慧型線上教學平台等等。他曾四度於資料科學愛好者協會講授《一日搞懂深度學習》,其幽默而深入的課程極受歡迎,他在臺大開設的機器學習相關課程錄影請見:https://www.youtube.com/channel/UC2ggjtuuWvxrHHHiaDH1dlQ/playlists

 

議程


9:00 - 9:30報到
9:30-10:30深度學習訓練新技巧
10:30-10:50Tea Break
10:50 - 12:30序列對序列學習(Sequence-to-sequence Learning)與專注式(Attention)機制
12:30 - 13:30午餐
13:30 - 15:10生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)
15:10 - 15:30Tea Break
15:30 - 17:00增強式學習 (Reinforcement Learning)

立刻報名

學員基本要求

不需自備任何軟硬體,但是有機器學習相關背景知識更能進入狀況,沒有相關背景知識的學員,可以先藉由李宏毅在台大開授的機器學習課程錄影預習。

以下列出和本次課程相關的影片如下:

發表迴響

你的電子郵件位址並不會被公開。 必要欄位標記為 *