2020/06/01

巨量資料分析中心 工作坊(109/6/11)

輔仁大學統計資訊學系巨量資料分析中心 工作坊(一)

時間:109年6月11日(四)中午12:30至13:40

主題:大數據GPU平行運算體驗--分類網路與Google Colab概述 (Pytorch)

 

內容:自2012年迄今,DCNN(deep convolutional neural network)的各類技術發展仍方興未艾,技術應用層級包括了分類、辨識、切割、自然語言處理、超解析度分析、資料合成、偽造與防偽造、異常與新奇檢測等。在這些應用技術中,最基本的網路架構則是分類網路,例如:GAN(generative adversarial networ)中的「辨別器」是分類網路、VAE(variational autoencoder)與U-net結構中的「編碼器」也可視為分類網路的embedding layer。然而,這些網路模型的建構沒有強大的運算能量是不行的,使用GPU是解決運算能量的良好方式之一。目前Google Colab提供了免費GPU運算環境,為對網路模型有興趣者的福音。因此,本次workshop中,將對分類網路與免費計算環境Google Colab進行概述,希望可帶領同學了解初階知識。

 

指導老師:邵皓強老師

 

課程內容:

1.經典分類網路介紹:LeNet、AlexNet、VGG-16/19、GoogLeNet、ResNet。

2.Google Colab練習,以「Pytorch Classification Tutorial」的程式碼作為簡介教材,該程式碼以LeNet對CIFAR-10的分類作為範例。

3.分類網路(LeNet)的程式介紹。

 

【報名資訊】

•對象:所有對大數據有興趣的同好。

•實體上課地點:輔仁大學統計資訊學系 大數據中心(法園SS125)電腦教室

•人數:線上開放報名,20位實體座位,優先保留5個外系名額。

•報名方式:即日請填寫google表單線上報名,以決定優先實體上課名單。https://forms.gle/uffMbW1uwNp1qdvR6

•無法實體上課的同學,請準時連結 ~ 輔大統資系臉書粉絲團 ~ 直播 ~ https://www.facebook.com/STAT.FJU/?ref=bookmarks

(實際操作無需特別軟硬體需求,可以連結上網即可)

~~~歡迎對分類網路主題有興趣但無基礎的同學們一同報名參加~~~