深度學習(Deep Learning)的演算方法不但突破了神經網路(Neural Network)發展的瓶頸，也為機器學習(Machine Learning)打造了一條通往人工智慧(Artificial Intelligence)的捷徑。

自此，許多知名公司都開始投入大量的資源開發人工智慧相關的產品與服務。例如IBM Watson DeepQA具有閱讀、理解、學習能力的人工智慧問答系統；Apple不斷改善的Siri語音助理；Google DeepMind持續增強的AlphaGo冠軍圍棋高手及Google Allo手機行動聊天助手；Samsung手機助理Bixby；Adobe的多媒體人工智慧輔助設計平台Sensei；NEC可在十秒內監督百萬人的NeoFace Image Data Mining；NVIDIA與VOLVO合作的AI自駕車；Facebook開發如鋼鐵人電影中的AI管家賈維斯等。     

此外，已經有一千個以上的新創團隊如雨後春筍般的加入人工智慧相關產業的開發，不僅在現有的電腦軟硬體產業上持續成長，在製造業產線上的經營管理、人工智慧晶片設計、區塊鏈(Blockchain)消費模式改造、人文、藝術、法律、醫學、交通運輸上都與人工智慧產生密切的關聯設計。企業家預估人工智慧的未來產值將上看十六兆台幣，顯而易見人工智慧與未來科技和人文的發展是密不可分。

學習目前具有代表性的深度學習神經網路架構，各種重要神經網路元件，及人工智慧核心系統的設計，達成具有自我學習及解析功能的智慧型產品設計。

• 高階軟體開發工程師

• 大數據相關研發人員或資料科學家

• 電子/電機/資訊相關工程師

• 統計/數值分析研究人員

• 財務分析工程師

• 醫學工程研究人員

• 生物科技研究人員

• 堅強師資陣容：授課老師具備完整知識及豐富的業界經驗。課程中將以著名的案例來說明深度學習原理及其應用於人工智慧的方法，讓學員以最快的速度奠定深度學習與人工智慧的設計基礎。
• 課程內容彙整論文及書籍精華：講義內容豐富，不但綜整許多著名書籍的精華內容，並且萃取多篇具有代表性的學術及專業論文，使學員能夠有效率的吸收到最新最流行的人工智慧技術。
• 快速的重點講解：課程中將結合講師講授、經驗分享、實務案例分析、工具軟體應用示範，以增進學習的成效。同時，提供豐富的補充教材，包括設計時參考使用的程式源碼及實驗資料取得方式，讓學員能夠盡快上手，開始設計屬於自己的專案計畫，加入人工智慧的設計行列。

資訊工業策進會 數位教育研究所， 台北市信義路三段153號10樓。
上課地點位於捷運大安站1號出口左轉（復興南路與信義路交叉口附近）
* 上課地點與教室之確認，以上課通知函為主。