iT邦幫忙

2019 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 24
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[Day 24]

  1. 人工智慧
    3.2:機器學習 (29min)
    -- 監督式學習 (Supervised Learning) => 分類 (Classification) : Regression, KNN
    -- Precision and Recall 評估分類
    -- 非監督式學習 (Unsupervised Learning) => 分群 (Clustering) : 關連學習 (Association Rules),K-means
    3.3:深度學習 = 特徵提取 + 分類 (32min)
    -- 類神經網路 : 激活/激勵/活化函數 Activation function
    -- 深度學習建模 : 權值共享(Weight Sharing)
    -- 遞迴神經網絡(RNN): LSTM
    -- 卷積神經網路 (Convolutional Neuron Networks, CNN)
    -- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)
    -- 強化/增強學習(Reinforcement Learning)
    3.4:框架與開發工具 (31min)
    -- 深度學習框架 : TensorFlow (Google), CNTK(Cognitive Toolkit, 微軟)、Caffe2(Facebook)
    -- 開放神經網路交換 (Open Neural Network Exchange, ONNX)
    -- Gogle : Cloud ML Engine, AutoML, ML API
    -- AWS : SageMaker, DeepLens

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