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【AI入門】利用「深度學習」模型進行影像二元分類

地圖加載中...

Date/Time
Date(s) - 23/07/2018
7:00 下午 - 9:00 下午

Location
零宇學苑

Categories


新手無痛AI上手!還等什麼?


【誰應該來?】

  • 想學AI卻無門而入的Maker或好學的你
  • 想應用AI的Maker、創業者或產品/服務開發者
  • 想跟上AI潮、增進個人技能者

今年最熱門的科技議題無疑就是AI(近幾年應該都是吧),想必有很多人不只是好奇AI在熱什麼,更想入門學習,甚至想實際動手來玩玩看、練練功,不過,不少人被開發環境的需求嚇到,總以為玩AI先得準備個很貴的高級顯卡及伺服器才能跑得動,對於想入門練練手的人實在有點花不下去。

現在想學習AI的新手有福了!Google為了幫助機器學習和教育的推廣而推出了Google Colaboratory 研究專案,它是一個提供Jupyter Notebook服務的雲端環境,而且無需額外的設定就可以使用,而且現在還提供免費的GPU,這簡直佛心來的!

Google Colaboratory的開發環境相當夠意思:它提供了免費的NVIDIA K80等級GPU資源及虛擬機(Xeon 2.2GHz CPU*2)供大家使用,其中整合了Linux (Ubuntu)環境、Python、Jupyter Notebook及TensorFlow等常用套件包,並允許大家安裝執行時所需套件包(如Keras, OpenCV, PyTorch, MxNet, XGBoost等),只要有Google雲端硬碟帳號就可免費使用(當然也有限制,請見本文介紹)。

(Google Colaboratory支援TensorFlow、Keras等常用AI套件包)

用Google Colaboratory建構CNN網路來實現影像二元分類

有了這麼到位的免費開發環境,就差一位好師父來帶進門了。這次即邀請到研究AI影像分析多時的Jack Hsu老師來開講,他將在這堂課中以Google Colaboratory提供的開發環境來示範如何完成一個深度學習範例,帶著大家建構一個以卷積神經網路(CNN)完成的二元分類的影像分類系統,進而有能力建立自己的智慧影像分類系統。

(Kaggle提供的「Dogs and Cats」資料集樣本;圖片來源:OmniXRI整理製作)

這個學習範例中,主要利用TensorFlow及Keras建構出一個小型的卷積神經網路(Convolution Neural Network, CNN),共有三層卷積層(包含ReLu及Max Pooling),雖然這個模型雖然不大,但可適用各種圖像的二元分類問題,大家可試著導入自己準備的圖像進行測試。

【學習重點】

1. 如何取得及建構訓練數據(Training Dataset)

-下載資料集 

-資料集解壓縮 

-檢視資料集 

-自定義資料集及掛載

2. 如何建構一小型深度學習模型(Training Model)

-卷積網路模型 

-輸入圖像尺寸正規化 

-模型架構及訓練參數說明 

-模型配置及訓練優化設定 

-數據預處理

3. 如何訓練及驗證模型準確度(Valication Accuracy)

-訓練及驗證模型 

-評估模型的準確性和損失

4. 如何應用深度學習訓練成果進行推論(Inference)

-推論 

-可視化表示

【講師介紹】

Jack Hsu/歐尼克斯實境互動工作室創辦人、MakerPRO共筆專欄作者

資深專業Maker,從硬體、韌體、軟體一路玩到機電系統整合,目前為自由工作者,擔任多家公司技術顧問。專長機電整合、機器視覺、立體顯示、實境互動、人工智慧、智財技轉及新創事業輔導。

MakerPRO專欄連結

歐尼克斯實境互動工作室部落格

【課程規劃】

2018/7/23(一) 19:00 – 21:00

時間
主題
18:30-19:00
報到
19:00-19:20
Google Colaboratory簡介
19:20-19:40
基本深度學習(卷積神經網路)原理介紹
19:40-20:50
二元影像分類範例詳解
1. 資料集建構
2. 模型結構
3. 訓練方式
4. 結果推論
20:50-21:00
延伸應用與討論

(主辦單位保留修改權利)

學員背景:建議有Python程式或深度學習基本能力為佳,沒有亦可。

【報名方式】

【學員課前準備與閱讀】


►主辦單位:MakerPRO、源壹科技

►聯絡方式:MakerPRO公司電話:(02)23679308,蔡小姐, Email:service@makerpro.cc

►地點:零宇學苑/台北市內湖區瑞光路513巷35號6樓(貝塔科技大樓-全家超商樓上6樓)(交通資訊

1 Comment

  1. 希望台南也能開課

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