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Taiwan Mathematics School: Introduction to Machine Learning and Deep Learning with Python
 
Every Fri. 9:00-12:00, February 18 - June 14, 2019
Room 301, Astronomy-Mathematics Building, NTU

Speaker:
Yen Lung Tsai (National Chengchi University)


Organizers:
Weichung Wang (National Taiwan University)


1.Background and purpose:

本課程將由淺入深地位同學介紹機器學習與深度學習的基礎概念,並利用Python程式語言進行實作。我們會使用現在主流數據分析師們所使用的Jupyter Notebook為開發環境,介紹怎麼建置機器學習,以及目前最火紅的深度學習的各項概念及模型,並帶著同學們實作。課程強調理論與實務並重,期望同學在這個課程之後,數學課程及其他專業課程,都可以運用Python為工具去實驗自己的想法,發現新的觀點,解決實際問題。

 

2.Outline:

第一週課程進行方式/ 確認自己的工作環境/ 機器學習的數學概念

學習活動:瞭解本學期的目標及需要的程式

課後作業:確實安裝建立工作環境

第二週機器學習的概念

學習活動:記錄回歸法的心得

課後作業:找真實數據,用回歸法分析

第三週百分之百學習的秘密

學習活動:分享你對回歸、內差法的理解

課後作業:真實例子,百分百的學習

第四週監督式學習

學習活動:寫一個監督式學習筆記

課後作業:讓你的電腦學會一個東西的分類

第五週非監督式學習

學習活動:思考讓電腦自己分有什麼好/壞處

課後作業:給個實際的例子,讓拍拍自己分類,看看是不是有什麼意涵。

第六週Coding DayⅠ/ 程式實做週

第七週深度學習概論

學習活動:什麼可以用深度學習?

課後作業:找一個深度學習的例子,並且成功執行。

第八週 學一個函數

學習活動:生成一組假的資料,但看來和真的一樣。

課後作業:用神經網路學函數。

第九週 了解什麼是CNNⅠ

學習活動:了解CNN的運作方式。

課後作業:圖形轉換成矩陣。

第十週 了解什麼是CNNⅡ

學習活動:討論CNN能做什麼?

課後作業:手寫辨識。

第十一週 了解什麼是CNNⅢ

學習活動:有名公開的深度學習範例。

課後作業:用已訓練好的神經網路做我們的工作。

第十二週 Coding DayⅡ/ 程式實做週

第十三週 RNN的架構Ⅰ

學習活動:討論為甚麼要用RNN

課後作業:寫個簡單的RNN

第十四週 RNN的架構Ⅱ

學習活動:怎麼樣克服RNN的困境?

課後作業:LSTM或GRU的運用

第十五週 生成對抗模式GAN

學習活動:了解GAN的原理

課後作業:收集和GAN相關的種種

第十六週 強化學習

學習活動:新發展討論

        課後作業:實做一個GAN神經網路

第十七週成果發表及討論

第十八週期末總結

3.Time and place:

Every Friday 9:00-12:00

4.Credit:3

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Contact: murphyyu@ncts.ntu.edu.tw



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