# NTUST 人工智慧與邊緣運算實務_04
臺灣技大學資訊工程系 109學年度第二學期 ( 2021/2/24 - 2021/6/23 )
課程代號：CS5149701
課程講師：許哲豪 (Che-Hao,Hsu / Jack Hsu) 博士
[【回到課程說明】](https://hackmd.io/@OmniXRI-Jack/NTUST-EdgeAI)

## 4. 開源模型訓練工具

### 4.1 AI工作流程

#### 4.1.1 問題定義
* 輸出入
* 流程規畫
* 工作流程
#### 4.1.2 建立模型
* 模型動物園
* 自建模型
#### 4.1.3 訓練調參
* 可視化工具
* 學習率
* 常見超參數
* 成果指標
* 分類問題
* ROC/PR曲線
* 物件偵測問題
* 影像分割問題
* 時序預測問題
* 語音客服問題
* 自然語言理解問題
#### 4.1.4 佈署推論

### 4.2 常見模型算法

#### 4.2.1 影像分類
* 發展史
* 準確度 vs. 操作量
* 準確度 vs. 參數量
* 準確度 vs. 推論速度
#### 4.2.2 物件偵測
* 發展史
* 深度學習
* YOLO
#### 4.2.3 語義/實例分割
* 發展史
* 常見語義分割
* 常見實例分割
#### 4.2.4 其它

### 4.3 開源訓練工具

#### 4.3.1 Google Colab
* 基本介紹
* 啟動
* 設定硬體加速器
* 檢查配置
* 上傳檔案執行
#### 4.3.2 Jupyter Notebook
* 主畫面
* Hello World
* 常用命令
#### 4.3.3 Pytorch & OpenCV
* OpenCV
* 簡介
* 演進歷史
* 主要模組
* PyTorch
* 簡介
* 主要模組
* 支援資料集
* 支援模型
#### 4.3.4 ONNX

### 4.4 影像分類範例
* 資料集（訓練、驗證、測試）
* 資料集（交叉驗證）
* 下載範例
https://github.com/OmniXRI/NTUST_Colab_PyTorch_Classification

#### 4.4.1 自定義模型訓練

#### 4.4.2 自定義模型推論

#### 4.4.3 預訓練模型推論

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