MLCC Study Jam @ CCNS 一日課程

  • 2019/04/14(Sun) 09:00(+0800) ~ 17:30(+0800) ( iCal/Outlook, Google Calendar )
  • 國立成功大學 成功校區 資訊工程學系 新館 65405教室 / 國立成功大學 成功校區 資訊工程學系 新館 65405教室
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活動簡介

適合對象:此為機器學習領域的基礎入門課程,本活動會有專業的志工講師和助教帶領你學習與實作。【實體工作坊 1】 將主要介紹 MLCC Concept,適合已經會 Python 但對於AI/ML領域尚無涉獵或涉獵不深的學習者。

我們預計以一天的時間講授 MLCC 的前半部分,進行基礎概念講解,但不進行 coding 實作練習部分。參與者需具備基礎代數知識,包含變量、係數、線性方程式、函數圖等。若不確定您是否具備課程所需的先備能力,請查看「Math」部分:
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/prereqs-and-prework#key-concepts

議程

9:00 - 9:25 Registration

— Opening —

9:30 - 10:10 (40 min)

1.1 Introduction to ML
1.2 Framing
1.3 Descending into ML
1.4 Reducing Loss

— Short Break —

10:20 - 10:50 (30 min)
1.6 Generalization
1.7 Training and Test Sets
1.8 Validation

— Short Break —

11:00 - 12:00 (1 hr)

1.9 Representation
1.10 Feature Crosses
1.11 Regularization: Simplicity

— Lunch Break —

13:00 - 14:30 (1 hr 30 min)

1.12 Logistic Regression
1.13 Classification
1.14 Regularization: Sparsity

— Short Break —

14:40 - 15:40 (1 hr)

2.1 Introduction to Neural Nets
2.2 Training Neural Nets

— Short Break —

15:50 - 16:50 (1 hr)

2.3 Multi-Class Neural Nets
2.4 Embeddings

— Closing —


關於 MLCC ?

課程網站:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/

MLCC (Machine Learning Crash Course) 為 Google 開發的緊湊且實用的機器學習線上簡介課程,原為 Google 設計給 Google Engineers 學習的內部課程,在 Google 內部相當受歡迎,2018 年 Google 將其完全免費公開給所有人,期待普及 AI 教育!課程總長度約 10~15 小時,內容包含一系列影片講座、實際案例分析與 TensorFlow 實戰演練。

本課程對象是有程式基礎且想深入了解 AI / ML 相關技術的學習者,課程涵蓋機器學習、類神經網路等 AI / ML 相關基礎知識,並會帶領各位以 TensorFlow 在實際的資料上進行演練,課程最後會有實務應用上會遇到的問題討論,內容相當充實,期待能讓大家滿載而歸!

MLCC Study Jam 課前先備知識(若您沒有這些背景也歡迎您參加,課前會提供相關的背景介紹的閱讀資料,課堂上也會對這些背景知識有基本的介紹):

* 掌握入門級代數及統計知識,包括變數、線性方程式、函數圖、平均值和變異數等(熟悉對數和導數等更高級的數學概念會有幫助,但不是必需條件)
* Python 程式基礎(若欲參與兩天的課程)

歡迎各界對相關技術有興趣者報名參加!


活動地點

國立成功大學 成功校區 資訊工程學系 新館  65405教室

 


關於CCNS

Campus Computer & Network Society

成立於1995年,電腦網路愛好社為成大的開源人社群之一
今年的目標在於打造開源系統,使校園更便利,同時培養開發能力
若你對開放校園或其他應用懷抱想法,想一同參與,打造,歡迎加入我們

 

社團網頁:https://ccns.io
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國立成功大學 成功校區 資訊工程學系 新館 65405教室 / 國立成功大學 成功校區 資訊工程學系 新館 65405教室

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