Overview Talk: 深度學習初探

深度學習初探 | 李宏毅教授, 臺大電機

摘要:深度學習 ( Deep Learning ) 是機器學習 ( Machine Learning ) 中近年來備受重視的一支,深度學習根源於類神經網路 ( Artificial Neural Network ) 模型,但今日深度學習的技術和它的前身已截然不同,目前最好的語音辨識和影像辨識系統都是以深度學習技術來完成,你可能在很多不同的場合聽過各種用深度學習做出的驚人應用 ( 例如:最近紅遍大街小巷的 AlphaGo ),聽完以後覺得心癢癢的,想要趕快使用這項強大的技術,卻不知要從何下手學習,那這門課就是你所需要的。

  1. 什麼是深度學習?
    深度學習的技術表面上看起來五花八門,但其實就是三個步驟:設定好類神經網路架構、訂出學習目標、開始學習,這堂課會簡介如何使用深度學習的工具 Keras,它可以幫助你在十分鐘內完成深度學習的程式。另外,有人說深度學習很厲害、有各種吹捧,也有人說深度學習只是個噱頭,到底深度學習和其他的機器學習方法有什麼不同呢?這堂課要剖析深度學習和其它機器學習方法相比潛在的優勢。
  2. 深度學習的各種小技巧
    雖然現在深度學習的工具滿街都是,想要寫一個深度學習的程式只是舉手之勞,但要得到好的成果可不簡單,訓練過程中各種枝枝節節的小技巧才是成功的關鍵。本課程中將分享深度學習的實作技巧及實戰經驗。
  3. 有記憶力的深度學習模型
    機器需要記憶力才能做更多事情,這段課程要講解遞迴式類神經網路 ( Recurrent Neural Network ),告訴大家深度學習模型如何可以有記憶力。
  4. 深度學習應用與展望
    深度學習可以拿來做甚麼?怎麼用深度學習做語音辨識?怎麼用深度學習做問答系統?接下來深度學習的研究者們在意的是什麼樣的問題呢?

講師簡介

簡介:現為臺大電機系助理教授,他的研究方向與興趣是以機器學習技術讓機器辨識並理解語音訊號的內容。以深度學習技術為基石,他正致力於語音數位內容搜尋、語音數位內容之自動化組織以及從語音數位內容擷取關鍵資訊等前瞻性研究,這些技術有很多的應用,例如:人機互動、問答系統、智慧型線上教學平台等等。他曾在臺大開設和深度學習相關的課程「機器學習及其深層與結構化」。