背景說明

背景說明

深度學習是機器學習的分枝,設計演算法使電腦可以基於歷史資料來解析問題或行為,涉及微積分、線性代數、機率、統計、隨機過程、最佳化等多門學科其可應用於工程、科學、財經、經濟、大數據等領域。除此之外深度學習領域的變化也相當劇烈,每天都有新的技術被開發出來,當前熱門的理論也可能很快的崛起/衰敗,對不同領域要如何適當選擇及使用工具也是一個重要的課題。5G行動通訊將帶來大量的使用者資料,必需要進行資料分析(Data Analytics),而深度學習為資料分析中的重要之一環,故本課程將安排學生搭配實際之行動寬頻資料進行分析驗證。

達成目標

這門課程主要會專注於深度學習基礎理論,可適用於眾多智慧分析系統,這門課將以深入淺出的方式講解理論,讓學生知道理論之脈絡,從各別理論的起源去思考問題,接著透過軟體工具及不同實驗單元的實作,熟悉分析多種深度學習模型,以達不同實務之高效能需求。並可藉由習得之演算法了解行動寬頻網路產生之資料間的關聯性,進而能夠達到實務之需求。