[ezAI 簡單學 AI] 深度學習 Live 影像分析及深度學習股價預測

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講座內容

 

1. 深度學習 Live 影像分析

 

2. 深度學習股價預測

 

3. Q & A

 

 

 

適合對象

 

 

1. 對於降低人工智慧的進入門檻有需求的業界人士

 

2. 使用圖控軟體進行分析,不需程式設計背景

 

 

 

 

講座資訊

 

 

時間:2018 年 3 月 30 日(星期五)下午 2 點半到下午5點 

 

地點:台北市南港區三重路19-11號1樓(E棟)中華開發創新加速器活動場地

 

費用:免費

 

詢問電話:(02) 2784-9788

 

詢問電郵: openrobot@openrobot.club

 

(信件標題請寫: [ezAI 20180330] 深度學習 Live 影像分析及深度學習股價預測)

 

 

 

 

講師資訊

 

 

本次講座,開源機器人俱樂部為您邀請到人工智慧機器人專家 - 李明達老師主講。

 

李明達老師曾在大學時自己寫出 AI 象棋程式,研究所時自己寫出多層類神經網路應用於影像分析及趨勢預測,近年專注於開發 OpenR8 AI 軟體,及製作 ezAI 線上課程,致力於降低 AI 技術門檻。

 

學歷:台灣大學生物產業機電工程學研究所畢業

 

經歷:外商資深經理、立達軟體科技創辦人、開源機器人俱樂部創辦人

 

專長:人工智慧、AOI 自動光學檢測機台開發、影像分析、影音串流、巨量資料、工業 4.0

 

 

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課程補充說明

 

1. 深度學習網路的架構、資料準備、及訓練方法,背後都有學理依據。了解原理,就可以用20%的力量,達成80%的效果,不用 random 亂試模型,收集過多的重複資料,浪費時間。

 

2. 一個神經元可以學習一條規則 ( rule ) , deep learning 說到底其實也是基於規則( rule-based ),只是電腦經由倒傳遞學習來決定規則的內容及參數。

 

3. 深度學習網路基本上是一個「記憶一堆規則」的網路,有學習過就會記得,記性好但是很笨,如果之前沒有學習過類似的資料,就很可能推論錯誤。

 

4. 深度學習的訓練資料和測試資料類似,在接近的資料空間,就不會有 over fitting 的問題發生。

 

5. 股價漲跌是一個「相對」的概念,將股價資料由原始資料(raw data, 收盤價等)轉換成相對資料(漲跌百分比、漲跌斜率等),進行深度學習,可以大幅提高股價預測的正確率及網路模型的通用性。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

登入後即可觀看下半場影片及下載範例程式。

 

 

 

 

 

 

 

範例程式:

 

 

OpenR8-18.5.0-Caffe_SSD_Webcam-2.zip (17.6GB)

 

 

OpenR8-18.5.0-Caffe_SSD_PCB.zip (1.48GB)

 

 

Taiwan Stock Share-20180227.zip (70.2MB)

 

 

 

 

 

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