機器學習放課第一堂

建中資訊社 陳泓宇

社課介紹

Intro

課程介紹

本課程將會利用高一上下學期來介紹機器學習，並讓學生有自己建立機器學習模型的能力。

會使用python+scikit-learn+Tensorflow+Keras來寫機器學習

放學社課時間

9/26號開始的每周一晚上 6:00~8:00

可能會提早下課，視當天上課情況，但不會延後

上課地點

建中電腦教室二

課程大綱

會先從機器學習的理論開始教，並在課程中間穿插一些實作，等到 python 放學社課教到差不多的時候就會開始帶做小專題。

課程規劃

先備知識

希望各位可以到中山的 python 放學社課先上幾堂，學習基礎的 python 語法

• 基礎 python 

• 使用 numpy 套件(多維陣列)

• 使用 matplotlib 套件(資料視覺化)

• 使用 pandas 套件(處理資料)

• 訓練機器學習模型

• 訓練深度學習模型

• 參加機器學習競賽

結束課程後會學到的...

人工智慧

Artificial Intelligence

“Intelligent Agents“ refers to the ability of the computer to simulate/model human thinking processes to imitate human ability or behavior.

計算機模仿人類思考

進而模擬人類的能力/行為。

• 物體識別

• 語音識別

• 自然語言處理

• 創造力

• 預測

• 修復 / 轉換

人工智慧的應用

人工智慧? 機器學習? 深度學習?

機器學習跟深度學習到底差在哪

分辨貓和狗

Distinguish Dogs From Cats

人工智慧

利用提前訂好的if else判斷式來判斷

例如 :「貓都有花紋，狗沒有」、「貓是喵喵叫，狗是汪汪叫」

但有沒有可能「貓沒有花紋且汪汪叫」

機器學習

取得很多貓跟狗的資料，並且盡可能涵蓋所有的種類，並且經由專家從中萃取有用的資料(ex. 形狀、花紋、聲音)，並利用這些資料來訓練模型，進而使用這個模型來判斷貓和狗。

遇到這個怎麼辦

深度學習

從大量的資料中讓多層結構的神經網路自己從資料中學習這組資料可以做什麼樣的特徵擷取。所以貓跟狗的特徵是根據你給模型的資料，模型自己去學習貓跟狗在特徵擷取上的差異。

如果輸入這張呢?

機器學習應用

Applications of Machine Learning

文字辨識(OCR)

物件偵測(YOLO)

車牌辨識(ANPR)

人臉辨識

深度偽造(DeepFake)

Deep Learning + fake

有些為了達到更好的效果而採用
生成對抗網路(GAN)

可以用來偽造聲音、偽造圖片、換臉

生成對抗網路(GAN)

透過兩個神經網絡互相對抗，並以此來增進兩個神經網絡的能力

自然語言處理(NLP)

自然語言認知和理解是讓電腦把輸入的語言變成有意思的符號和關係，然後根據目的再處理。自然語言生成系統則是把計算機數據轉化為自然語言。

自然語言處理的問題

• 單詞的邊界界定
• 詞義的消歧
• 句法的模糊性
• 有瑕疵的或不規範的輸入
• 語言行為與計劃

聊天機器人(ChatBot)

• 不限話題的機器人
• 任務型機器人
• 常見問答集(FAQ)
• 資訊檢索
• 資料庫應用

語音辨識(ASR)

• 說話者個別差異
• 環境噪音
• 語調的差異

強化學習(RL)

• 遊戲策略
• 製造/醫療/服務機器人的控制
• 廣告投放策略
• 金融投資交易策略
• 運輸路線規劃
• 庫存管理策略