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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
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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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