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國立台北科技大學 110學年度第1學期 人工智慧邊緣運算實務與實現

公告:無

本課程以實體課程方式進行: 地點→北科科研大樓12樓1222實驗教室

  • 授課教師:
    陳彥霖教授、賴冠廷教授、黃志勝博士

  • 黃志勝博士 contact email:
    chih.sheng.huang821@gmail.com
    tommy.huang@emc.com.tw

  • 先修科目或先備能力:
    基礎數學

  • 課程概述與目標:
    本課程著重在教與基礎機器學習和深度學習觀念,讓學生可以從機器學習/深度學習的根本來認識AI在做什麼,如何達到Data driven的學習程序。
    上課內容會依據上課同學的反應和實際狀況,進行滾動式調整。

  • 課程專題:
    專題提案,每組同學都要提出想法(一頁至三頁的投影片資料),會由三位老師來評估專案的實作可行性。
    會進行兩次期末專題發表。
    由三位老師評分。

週次 上課日期 課程進度、內容、主題 投影片 ipynb
第10週 2021/11/26
12:00-14:00
單元主題:
AI應用探討、資料集與機器學習模型應用
1-1 AI簡介和認識.pdf
1-2 AI簡介和認識-AI project.pdf
第11週 2021/12/03
12:00-14:00
單元主題:
捲積神經網路運作原理、影像分析深度學習模型應用、資料擴增技術介紹
w11-1 影像分析深度學習模型應用.pdf
w11-2 計算模型參數.pdf
w11_pytorch_operator_conv.ipynb
w11_pytorch_operators.ipynb
w11_Pytorch_dataAug.ipynb
w11_Pytorch_dataAug_Perspective.ipynb
第12週 2021/12/10
12:00-14:00
單元主題:
期末專題提案
第13週 2021/12/17
12:00-14:00
單元主題:
AI分類範例、資料擴增技術對於模型的影響
w13-1 深度學習-卷積神經網路(分類模型介紹).pdf
w13-2 深度學習-補充範例-卷積神經網路在看什麼.pdf
w13_Pytorch_dataAug.ipynb
w13_Pytorch_dataAug_Perspective.ipynb
第14週 2021/12/24
12:00-14:00
單元主題:
AI影像切割範例、物件偵測範例和實機操作
w14 如何在電腦或是Edge Device部屬和inference模型-onnx.pdf 即時偵測Sample code:
物件偵測: main_pytorch_objectdetection_onnx.py
物件偵測onnx檔和class定義檔: YOLOv5m.onnx, coco.names

影像分類: main_pytorch_ImageClassification_onnx.py
影像分類onnx檔和class定義檔: mobilenetv2.onnx, imagenet_classes.txt
第15週 2021/12/31
12:00-14:00
單元主題: 放假
第16週 2022/01/07
12:00-14:00
單元主題:
AI影像切割範例、物件偵測範例和實機操作
w16 深度學習-影像分割、物件偵測.pdf
物件偵測: main_pytorch_objectdetection_onnx.ipynb
影像分類: main_pytorch_imageclassification_onnx.ipynb
影像切割: main_onnx_segmentation_voc.ipynb
第17週 2022/01/14
12:00-14:00
單元主題:
期末專題(一)
第18週 2022/01/21
12:00-14:00
單元主題:
期末專題(二)

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