廣宣學堂 為您呈現機器視覺/深度學習系列：
近來深度學習的重大突破，常常跟卷積神經網路(CNN, Convolutional Neural Networks) 有關。ImageNet 2012的挑戰賽 裡，Krizhevsky 等第一次正式運用CNN後，數量龐大的研究者對CNN的架構設計嘗試錯誤、改良、並且貢獻卓越，也對整個深度學習模型的發展造成深遠的影響。
CNN的演化，是整個深度學習的重要歷史，CNN從祖先(如 LeNet, AlexNet), 到現今各式各樣百花齊放的衍生模型，如果徹底研究其中奧妙，深度學習功力就會大大進步。
真正要學會深度學習，沒有別的，多深入一些去了解模型背後原理，不只是鑽研用法，更是多花一點時間多紮基本功，真正去理解模型背後的精神，功力才能比人更強，更有競爭力。
在這個課程中，我們邀請到中華民國人工智慧學會，具有豐富業界開發經驗以及學界深厚功力的高手來為我們剖析 CNN 家族。從類神經網路原理開始，帶您深入各式CNN的經典模型解析原理、更讓您動手配合實作來做影像辨識各種實際應用，讓自己搞懂深度學習、精進深度學習、駕馭深度學習，投資自己，在AI的時代，讓自己更具競爭力。
參加這堂課可以有甚麼收穫 ?
- 深入 CNN的核心演算法，掌握深度學習在機器視覺的關鍵
- 研究各屆 imageNet 冠軍的架構與變革，對於深度學習架構建立比別人更精深的概念，難得機會
- 豐富的實作工作坊，把學到的原理充分實作
- 對整個 CNN 家族徹底剖析，並且以產業經驗教您如何建立系統, 回去馬上開發自己的深度學習系統與機器視覺程式
課程內容
2018/6/23 (六) 09:30 ~ 16:30 六小時密集課程
課程簡介：小班制互動教學、問題馬上澄清。以Python為操作語言。課程內容包含:
1. 深入淺出機器學習概論
2. 類神經網路 ANN 詳細剖析
3. 工作坊 1 : ML 機器學習 與 DNN 深度學習 PK 實戰 - 自製基礎架構
4. 卷積神經網路 CNN 徹底研究
5. 工作坊 2 : 利用 CNN 建立寵物智能分類器 - 運用套件搭建網路
6. 歷屆 imageNet 冠軍解析 :方法論、設計原理、各模型獨到之處（alexNet, zfnet, vgg等等)，精選數個冠軍以訓練好模型進行應用
7. 工作坊 3 : 手把手應用 CNN 建立臉孔辨識系統實戰 - 整體整合實戰
(講師將依現場課程狀況調整進度)
限量名額 $3980 (名額將滿 感謝熱烈報名)
無 kktix 帳號者，可直接傳訊廣宣學堂(http://www.broadmission.org)報名