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歡迎參加�109年人工智慧跨域應用

教師實務研習營

主辦:國立台灣科技大學

承辦:明新科大 工學院

資工系:蘇東興副教授

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人工智慧簡介

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不瞭解人工智慧-深度學習

終身遺憾

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不瞭解人工智慧-深度學習竅門

遺憾終身

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研習目的

瞭解人工智慧- 深度學習竅門

不再終身遺憾、遺憾終身

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研習內容

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AI、5G、物聯網、雲端

  • 林百里解釋:
    • 人工智慧是飛行員引領方向
    • 5G則是引擎帶動飛機起飛
    • 而雲端產業（Cloud）則是飛機的機身承載這些產業所需要的內容
    • 至於乘客則是由IoT物聯網來扮演，由於他們是收入的主要來源，所以要讓他們開心滿意，乘客才會買單、這架飛機才能起飛。

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預測5G應用 : 3G🡪4G🡪5G

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AI、5G、物聯網、雲端

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AI 黃金十年

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AI 發展

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人工智慧

  • 李開復(人工智慧來了)
    • 定義一:AI就是令人覺得不可思議的電腦程式
    • 定義二:AI就是與人類思考方式相似的電腦程式
    • 定義三:AI就是與人類行為相似的電腦程式
    • 定義四:AI就是會學習的電腦程式
    • 定義五:AI就是根據對環境的感知做出合理行動，獲致最大效益的電腦程式
  • 維基百科
    • 人工智慧是有關「智慧主體(Intelligent agent)研究與設計」的學問，而「智慧主體是指一個可以觀察周遭環境，並且採取行動以達成目標的系統。」

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深度學習

  • 「用訓練的方法找出一個函數，將輸入的資料映射到正確的答案」(台大李宏毅教授2017機器學習第一講)
  • 維基百科:深度學習(deep learning）是機器學習的分支，是一種以人工神經網路為架構，對資料進行表徵學習的演算法。(人工神經網路:在機器學習和認知科學領域，是一種模仿生物神經網路的結構和功能的數學模型或計算模型，用於對函式進行估計或近似。)

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深度學習過程

  • 資料蒐集
  • 資料標籤(Labeling)
  • 區分訓練與測試資料集
  • 神經網路設計
  • 神經網路訓練
  • 神經網路測試

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深度學習-蒐集資料-青蛙、蟾蜍辨識

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深度學習-標籤(Labeling)青蛙、蟾蜍辨識

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深度學習-訓練與測試資料集

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訓練資料集約70%-80%

測試資料集約20%-30%

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深度學習-神經網路設計

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深度學習-訓練-青蛙、蟾蜍辨識

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神經網路模型

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深度學習-預測-青蛙、蟾蜍辨識

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青蛙?�(0.19)

蟾蜍?

(0.81)

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Maxpooling

  • 解析度越高需要更多的計算能量�(可能會呈現Order (N2)成長)
  • Maxpooling(四個像素點、取最大一點代表)�降低計算量

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Maxpooling

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參考書目

  • 李開復:人工智慧來了、AI新世界((天下文化)
  • 陳昇瑋:人工智慧在台灣(天下文化)
  • Python初學特訓班(第三版) 文淵閣工作室 , 碁峰 , 2019/4
  • Tensorflow 與 Keras Python 深度研習應用實務 �陳允傑 旗標 2019/8
  • Deep learning 深度學習必讀：Keras 大神帶你用 Python 實作 François Chollet 葉欣睿 , 旗標 , 2019/5
  • Google Tensorflow 2.0 人工智慧深度學習實作開發 黃士嘉、林邑撰 博碩 2019/8
  • Tf.keras 深度學習攻略手冊 施威銘研究室 旗標 2020/2
  • TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用 林大貴 博碩 2017/6
  • Python機器學習與深度學習文淵閣工作室 碁峰 2019/5
  • Python機器學習(第二版) Sebastian Raschka Vahid Mirjalili 劉立民 吳建華 , 博碩 ,2018/8

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參考書目

  • 深度學習的數學地圖 旗標 2020
  • 深度學習的地圖 博碩 2020
  • 機器學習的數學基礎 旗標 2020

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天瓏書局人工智慧書牆

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天瓏書局人工智慧書牆

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Python 影片

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人工智慧影片

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機器學習影片

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深度學習影片(必修課)

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深度學習影片

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FaceBook

  • GPU Taiwan(蔡長明)社群:人工智慧發展

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  • 葉肇元(雲象科技):人工智慧-數位病理醫療影像

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Google AI Experiments

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黑白變彩色

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黑白照片原稿

AI彩色轉換

人工上色

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低解析照片變高解析

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明新科大資工系作品

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其他

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其他

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結語

  • 不瞭解人工智慧-深度學習 終身遺憾
  • 不瞭解人工智慧-深度學習竅門 遺憾終身
  • 人工智慧 深度學習 威力強大的工具，不用太可惜。
  • 人工智慧 深度學習 非常有趣
  • 還是需要大量的Coding
  • 資料蒐集整理遠比訓練更花時間與成本
  • Logic Programming 🡪 Data Programming
  • 人工智慧技術博大精深，學習的資料大爆炸，比摩爾定律成長還快….……..

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