睽違一年的 …
木刻思手把手 Deep Learning Bootcamp 又來囉!
不同於去年的兩天 12 小時版本，今年將有四天 24 小時版本的課程，一樣將從最基礎的數學直覺，一路帶著大家玩到 CNN & Deep RL (其中 RNN 單日課程素材還在編製中 )。希望可以幫助更多新手，快速上手並深入核心!
我們相信 …
不論是在學習任何的事物時，「觀察直覺」以及「實作技術」都是最重要的兩大塊。只有深刻的直覺，才可以駕馭藝術般的實作技術；同樣的，也只有在透徹了解「各種實作技術的缺點與限制」時，才能在許多的碰撞與挫折的經驗中，翠練出深刻的直覺與觀察力。
在 Deep Learning 領域也是一樣的！常常會需要真正的把背後的目標式和算法真正的完全拆解開來，才能獲得最核心的直覺與技術。因此，在這次的系列課程中，我們也都會用最簡單的手把手操作案例，協助大家學習與體驗那些平常很難看懂與理解的數學式背後的直覺！
最近 …
由於 Deep Learning 發展與速度，其資訊爆炸的程度，真的非常讓人難以跟上。對此，木刻思也成立了 Deep Learning 專欄，希望能協助更多有心想追蹤最新技術的夥伴，能更快速有效的追蹤與整理最新資訊！另外，木刻思也舉辦了每周日數學小聚的讀書會，協助真正想討論、理解、實驗與實作最新 paper 中的算式的夥伴們，有一個交流與討論的時段與空間！
希望能夠更快速的協助更多人，能夠用更正確而快速的角度，具備踏進這個領域的各種基礎技能、知識與直覺！
希望未來能有更多人可以一起努力追蹤這些最先進的發展與技術！
(此外，本課程也將提供 10% 的課程收入給Deep Learning 專欄 與相關的讀書會作為專欄基金，提供小編與讀書會更多的資源，追逐與分享更多更先進的技術！)
不適合報名的人 …
連單變數函數微分和連鎖法則都不會的人 (真的想報的話建議可以去 Coursera 補一下)、只想聽 High-Level AI 概念或是只想動手玩現成的 High-Level API 完全不想探索與探究原理與直覺的人、完全沒有 Python 基礎的人。
DL 101 with Tensorflow 課程大綱 …
機器學習就是在解最佳化問題:
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機器學習三要素:
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資料
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目標式
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算法
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如何自訂目標式?
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如何找出最佳解?
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機器學習的一些數學基礎
初探 Tensorflow
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如何使用 Tensorflow 定義最佳化問題
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如何使用 Tensorflow 求解最佳化問題
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TensorBoard 與模型視覺化技巧
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Tensorflow 底層是如何運作的？上層 API 都用了哪些底層的 API？會不會不小心踩到那些雷呢？
初探 Deep Learning
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如何在數學上定義並求解一個 DL 問題
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如何用 Tensorflow 定義並求解一個 DL 問題
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如何基於 Keras 搭建快速搭建架構
Deep Learning 的各種應用
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Semi-Supervised + Transfer Learning 範例操作
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Unsupervised Learning 範例操作
講師與課程製作人簡介 …
Chia-Chi (George) Chang
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對於如何使用資料與數學解決真實的商業問題，有著高度的興趣，並且有著多年深刻的著墨。擔任過許多國內大型公司，與外國公司的資料分析，策略發展，以及商業顧問。由於，本身也超級熱愛開發程式，也常常擔任許多公司的技術顧問，或幫忙組織與建立技術團隊，或具有工程能力的資料分析團隊。
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共同創辦人 @Taiwan R User Group & MLDM Monday (台灣最大的資料分析社群)
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共同創辦人 @木刻思股份有限公司
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木刻思 Deep Learning 專欄發起人 & 首任主編
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資料分析顧問 & 商業模式顧問 & 技術顧問 @TransBiz Ltd. (跨境電商顧問公司)
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金融研訓院 R & quantmod & quantstrat 講師
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常年在國內推廣與推動 quantmod & quantstrat 的使用與應用
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Microsoft Data Platform MVP (Most Valuable Professionals)
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除大量接觸過內外 R 社群之外，也常年在國內外 Python 社群擔任講者與義工。
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PyCon APAC 2014 Speaker：Hacking Model with Python
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PyCon APAC 2014 Tutorial Session：PlaY data
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PyCon APAC 2015 Speaker：How to build a recommendation system with python
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PyCon APAC 2015 Tutorial Session：Prob. Modeling & Text Mining
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過去演講：
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2014/04 應用？數學？(@NCKU Math)
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2015 Websites in Data Driven Generation: Navigation, Searching, Recommendation (@Modern Web Conf.)
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另外 … 還有許多不願具名的講師級助教與製作團隊 …
報名方式與收費方式 …
本次報名採取先填表後報名的方式，由於每堂課目前設定為限額 30 名，為維持大家的學習品質，以及避免教學資源的浪費，將根據大家所填寫的問卷內容塞選出報名名單，並寄發報名邀請碼給大家！
如果您已經在本系列課程的其他報名頁面填過本問卷，將不需要重複填寫！三堂課只需填寫一次即可!
審核通過後！您將會收到 kktix 邀請碼！
報名成功後，您將會收到課前準備事項，更細的分時課綱，講師名單與簡介，Mentor 的破冰信，以及各種相關的文件與通知。
課程規範 & 場地使用規範 & 退票與退費 & 停課與調課 …
本次活動全面禁止
拍照 & 攝影 ＆ 錄音
▪ 如何申請退費？
課程前11天以上退票，KKTIX 手續費10%，由 KKTIX 受理退票相關事宜。課程前10天內退票，公司退票手續費20%。
▪ 如果需要三聯發票務必註明統一編號，上課當天會將發票提供給您。
▪ 什麼情況會停課？
若課程遇到不可抗力因素而停課的話，會視情況調課，如無法調課的學員將全額退費。
最後 … 如果 .... 您有能力自己學的話 … 請千萬不要來報名 !
另外 … 如果以上的內容您都已經非常熟練了 …
也非常歡迎應徵專欄小編或進入課程團隊 !
(應徵者可填寫課程報名表，並勾選最後面的應徵選項)
如果有任何疑問，歡迎來信至 deeplearn@data-sci.info