2021暑期大師課-【電腦科技】Python 機器學習與數據科學

此課程因應疫情取消,期待與您明年見面

July 2021課程大綱

 

教授介紹:

Mohammad Soltanieh-ha是波士頓大學Questrom商學院「訊息系統」系的臨床助理教授。 Soltanieh-ha教授於2015年從東北大學獲得計算物理學博士學位,他的研究興趣圍繞著電腦視覺應用的深度學習,其應用在癌症研究組織病理學自動診斷以及大規模計算和數據科學。他的教學經驗涉及數據科學程式設計,大數據分析以及商業應用數據科學。

 

 

 

課程目標:

  • 了解演算法,程式設計,人工智能,機器學習,數據科學和電腦視覺方法
  • 了解機器學習和數據科學對社會的影響
  • 了解數據科學可以解決的問題以及機器學習過程(尤其是電腦視覺)的工作方式

 

課程涵蓋主題:

  • Python 數據科學程式設計
  • 機器學習及深度學習模型
  • 電腦視覺 – 卷積神經網路
  • 面部辨識系統(或類似問題):學生將建立一個可以對圖像進行分類的模型,這種模型的應用領域是無限的,包含人,醫學圖像,食物,動物,地方,產品製造等等。

 

課前準備:

在上課之前,學生需要先預習以下內容,也需要有python程式撰寫的基本知識。

第一堂課中會再複習一次有關以下內容概述。

DataCamp:講師將提供DataCamp的免費登入管道

Python介紹

  • Python基礎
  • Python列表
  • 功能和包裝
  • NumPy (NumPy是Python語言的一個擴充程式庫)

Pandas Foundations

  • 數據擷取與數據檢驗
  • 探索式資料分析
  • 案例分析- Sunlight in Austin

Seaborn: Python 資料視覺化

  • Seaborn 介紹
  • 定量變數視覺化
  • 類別變數及定量變數視覺化
  • 客製化Seaborn 視覺化圖表

Python 深度學習

  • 深度學習與神經網絡之基本介紹
  • 以反向傳播算法優化神經網路
  • Keras: 建立深度學習模型
  • Keras: 遷移學習

閱讀「機器學習」相關書籍:A Whirlwind Tour of the Python Language

 

課程架構:

Week 1 

❖    介紹機器學習與數據科學

❖    機器學習與數據科學在產業與科學上的應用

➢   作業: 選一個機器學習的應用程式,並準備一個演講

❖    機器學習的基本數學(線性回歸)

❖    了解及建立機器學習的基本概念

➢   作業: 導出課堂上討論的一些數學基礎概念

❖    機器學習中的「回歸」與「分類」問題

 

Week 2 

❖    機器學習中「分類」問題的示例及方法

➢   作業: 在Python中執行「邏輯斯迴歸」

❖    神經網絡與深度學習

❖    在Python 中的神經網路模型的示例及方法

➢   作業: 執行神經網路模型

❖    卷積神經網路和深度學習

❖    卷積神經網路的基礎及所運用的數學

➢   作業: 執行卷積神經網路演算法並運用 Keras 架構


Week 3 

❖    遷移學習 – 預先訓練的模型

❖    複習先前所學課程

❖    報告 -整個課程中,您將會進行專案。

詳細資訊將在上課的第4天提供,在最後一堂課中,您將展示成果。

 

課程教材:

  • 相關書籍 A Whirlwind Tour of the Python Language by Jake VanderPlas
    • Python基本程式設計概述
  • Python 深度學習by François Chollet
    • 第一章節: 什麼是深度學習
    • 第三章節: 神經網絡
    • 第四章節: 機器學習的基礎
    • 第五章節: 電腦視覺的深度學習
  • 簡報
  • Code (GitHub repository)筆記 1-27 & 29

 

課程結束後教材:

  • DataCamp:
  • Coursera:
    • 深度學習:神經網絡和深度學習|深度神經網絡: 超參數調整,正則化和優化|構建機器學習企劃|卷積神經網路|序列模型
    • Bash Shell Scripting 介紹
  • Kaggle:繼續Kaggle 競賽或其他數據科學專案

 

 

 

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