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AIGC 教學&體驗 師資培育課程

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AIGC 教學&體驗 培育課程

NT 30000 / 課程

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<課程-3> 大綱

課程名稱: AIGC 教學&體驗 師資培育課程
課程大綱(4 天,共 24 小時)

單元 內容
1.1 認識 AI(人工智能)
  • 在各行業的應用
  • 當今 AI 的特色:什麽是機器學習
  • 認識深度學習:圖像、語音 AI 的應用
  • 觀摩:機器學習的流程與步驟
1.2 AI 時代的到來,我們需要思考什麽
  • 什麼東西能做? 什麼東西不能做?
  • 人類在 AI 時代裡,到底該怎麼辦?
  • 如何推展 AI 教育?
  • AI 對未來教育、就業會有什麼影響?
1.3 認識神經網路(NN)架構
  • AI 如何模擬人腦的神經元組織結構
  • AI 如何模擬人類的學習過程
  • 分組討論:為什麼 AlphaGo 能贏過圍棋 9 段高手呢?
2.1 打開電腦 Excel ,實機操作
  • 從 Python 叫出 Excel 工作表
  • 觀察訓練過程中的參數(如 W[]和 B[])變化
  • AI 機器學習(訓練)一回合(Epoch)
  • 訓練的兩個步驟:正向推演與反向傳播
2.2 理解反向傳播的演算法
  • 線性分類器與非線性分類器
  • 非線性分類與 Sigmoid 激勵函數
  • 梯度下降(Gradient Descent)尋優算法
  • 學習率(Learning Rate)的意義
2.3 使用 TensorFlow 的深度學習模型
  • 如何訓練 CNN 模型,來記憶複雜的藥物副作用關係
  • 使用 Excel 的數據來輸入訓練資料(藥物及副作用相關性
  • 實際訓練:使用 Excel+TensorFlow 訓練平臺
3.2 CNN 模型的兩個部分:探索特徵與物件分類
  • 細說卷積運算(Convolution)和池化(Pooling)
  • 遷移學習(Transfer Training):善用 CNN 圖像識別的預訓 練(Pre-trained)模型,例 如:ResNet 50 。
  • 實際訓練:把 CNN 應用於護理師的排班決策上,並親自訓練自己的 AI 模型。
3.3 AI 醫療圖像識別案例
  • 準備訓練資料(約 6 千張訓練圖像,以及 3 千張測試圖像)
  • 圖像資料處理:使用<直方圖拉伸法>
  • 分組實作:用 Excel+ResNet50 來加速訓練自己的 AI 模型,以便識別超音波圖像裡的病灶,並對 病症進行分級判讀
4.1 介紹 RNN 深度學習模型
  • 從 CNN 的基礎,迅速認識 RNN 模型
  • 介紹 RNN 模型的主要應用場域,如:語音和文本(Text)識別
4.2 更多 AI 模型
  • 創作 AI ,如:GAN 生成對抗模型
  • 非監督式學習,如:強化學習。
  • 應用實例:NetFlex 音樂平臺的推薦系統
4.3 複習與討論
  • 分享自己的 CNN 模型建立與訓練案例(即 3.3 的分組實作)
  • 綜合討論
  • 應用實例:NetFlex 音樂平臺的推薦系統
AIGC 教學&體驗 培育課程
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  •  AIGC 教學&體驗 師資培育課程
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