教師研習課程 Python語言深度學習AI應用.pdf

### 教師研習課程 Python語言深度學習AI應用 #### 一、背景與目的 隨著人工智慧（AI）時代的迅速發展，深度學習技術在各行業中的應用越來越廣泛。由於深度學習能夠有效處理複雜多模態資料，如時間序列、空間序列或序列相依資料，各組織機構都在積極培訓深度學習團隊，以發展更為智能化的系統。本課程旨在通過Python語言，結合當前流行的深度學習工具和框架，引導教師們掌握深度學習的基本理論與實戰技能。 #### 二、學習目標與內容 1. **深度學習基礎**：從類神經網絡理論開始，包括非監督式與監督式深度學習模型的介紹。 2. **工具與框架**：介紹Keras、TensorFlow與PyTorch等常用深度學習框架，以及如何使用Spyder或Jupyter Notebook等集成開發環境（IDE）進行實踐操作。 3. **實戰案例**：涵蓋時間序列分析、電腦視覺、工商數據分析及自然語言處理等多個領域的應用案例，幫助學員掌握不同場景下的深度學習技術。 4. **技術細節**：包括網路參數的最佳化與正則化、遷移學習、注意力機制、小樣本學習等深度學習技術的細節與技巧。 5. **模型選擇與優化**：通過實踐，學員將學習如何選擇合適的模型、優化超參數以及避免過擬合問題，以提高模型的表現。 #### 三、課程安排與內容概要 - **8月8日（星期二）**：介紹AI與人工神經網絡的基本概念，為後續學習打下堅實基礎。 - **8月9日（星期三）**：探討網路參數的最佳化方法，如梯度下降、動量等技術，以及正則化策略以防止過擬合。 - **8月11日（星期五）**：深入學習電腦視覺領域，了解卷積神經網絡（CNN）的工作原理及其在圖像識別中的應用。 - **8月15日（星期二）**：學習遷移學習技術，以及如何使用預訓練模型來提高新任務的性能，並介紹物件偵測技術。 - **8月16日（星期三）**：討論傳統的自然語言處理（NLP）模型，如詞嵌入技術，以及遞歸神經網絡（RNN）和其變體，如長短期記憶網絡（LSTM）。 - **8月18日（星期五）**：探討現代NLP技術，如注意力機制、變形金剛（Transformer）、BERT等大規模預訓練模型。 - **8月22日（星期二）**：學習小樣本學習和元學習的概念與方法，這些技術對於數據稀缺的場景非常有用。 - **8月23日（星期三）**：介紹生成式AI技術，包括生成對抗網絡（GAN）和其他生成模型，並進行最終考核。 #### 四、注意事項與建議 - 學員需自備筆記本電腦以便於現場操作練習。 - 課程為免費提供，但要求學員至少出席四分之三的課程才能獲得結業證書。 - 課程期間應遵循所有規定，不得出現代課或違反規定的情況，否則可能影響學員權益。 #### 五、交通指南 - 提供了兩種主要的行車路線建議，方便自駕學員到達學校。 - 乘坐大眾運輸工具也非常便捷，有多條公交線路可直接到達或鄰近學校。 #### 六、總結 該課程為教師們提供了一個全面而深入的深度學習學習平臺，通過理論與實踐的結合，學員將能掌握最新的深度學習技術及其在不同領域中的應用。此外，通過參與該課程，學員還可以擴展自己的專業網絡，進一步促進個人職業發展。