2018暑期高效能運算課程
- 上版日期：2018-6-27
本中心致力於推動高效能運算服務(High Performance Computing, HPC)，除提供多樣化的高速計算設施外，在技術支援方面亦不遺餘力。
為協助研究團隊追隨嶄新熱門的各式技術，於2018暑假期間，特別與本校化學系、材料系、電機系、鈦思科技及兌全公司等單位，合作舉辦一系列課程，範圍由Big Data到AI及Machine Learning，內容涵蓋基礎程式撰寫到科學計算軟體的操作使用，相信對於研究人員均能有所助益，歡迎校內師生同仁及校外學界業界先進踴躍參加。
校內同仁如欲使用高效能運算服務，包含MPI, SMP, GPU, CUDA, Phi, Matlab, Deep Learning, Tensorflow, Caffe等，歡迎與計中聯絡。
參考網址：
‧ 高效能運算服務：http://grid.ntu.edu.tw/index.php
‧ 課程報名網址：http://teach.cc.ntu.edu.tw/course/index.html
課程總覽
| 日期 | 課名 | 內容 |
|---|---|---|
| 7/16-18 | 深度學習工作坊：從理論到TensorFlow實作 | 介紹Tensorflow，並深入探討DNN、CNN、RNN等三種網路架構。帶領學生從實做中學習類神經網路技術。 |
| 7/23 | MATLAB基礎程式技術 | 操作環境、程式語法及建立演算法函式。 |
| 7/24 | MATLAB進階程式設計 | 撰寫Functions，程式除錯與效能調教。 |
| 7/25 | MATLAB影像處理應用 | 影像優化的技術，對正、分析與切割的手法。 |
| 7/26 | MATLAB大數據分析與深度學習 | 大量資料的處理與分析，利用GPU卡加速深度學習、視覺CNN學習。 |
| 7/27 | MATLAB最佳化與程式加速技巧 | 程式開發技巧、平行運算、GPU(圖形處理器)運算。 |
| 7/30-31 | TensorFlow人工智慧開發 | 以Tensorflow進行CNN、RNN、LSTM等深度學習演算及AlexNet、GoogLeNet等圖像分類個案研究，深度強化學習及生成對抗網路的實現。 |
| 8/8-9 | 人工智慧關鍵技術探索 | 以Caffe進行LeNet-5、AlexNet、GoogLeNet等網路設計，之後進一步說明ResNet及DenseNet高深度網路架構，最後再介紹RNN與LTSM。 |
| 8/20-21 | Deep Learning的化學應用 (使用TensorFlow) |
探討1990年至今的Neural Network在化學問題上的機器學習與預測方法及成果，進一步研究如何將人工智慧運用在化學領域的問題解決。 |
| 8/27-29 | 量子化學計算軟體 Gaussian 簡介與應用 | 基於first principle, ab initio的電子結構方法，計算分子的性質以及反應特性。 |
| 8/30-31 | VASP第一原理計算簡介 | 介紹VASP軟體使用，以及第一原理計算等知識。 |
