2019暑期高效能運算課程
- 上版日期：2019-7-3
臺灣大學計算機及資訊網路中心（臺大計中）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 2019暑假期間，特別與本校化學系、材料系、電機系、物理系、鈦思科技和兌全有限公司等單位合作舉辦一系列課程，範圍由AI及Machine Learning到目前火紅的量子電腦，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產學界先進踴躍參加。
2019課程總覽
| 序號 | 日期 | 課名 |
內容 |
| 1 | 6/27 | MATLAB基礎程式技術 | 操作環境、程式語法及建立演算法函式。 |
| 2 | 7/1 | MATLAB進階程式設計 | 撰寫Functions，程式除錯與效能調教。 |
| 3 | 7/8 | MATLAB於電腦視覺與深度學習的應用 | 串流處理、影像偵測並提取出特徵、立體視覺，從相機校正，建構3D環境資料。訓練和視覺化深度學習模型。 |
| 4 | 7/9 | 在MATLAB上使用平行運算&分散式運算 | 用平行與分散式運算加速運算，在 MATLAB中撰寫平行運算利用多核心CPU/叢集電腦/GPU解決data-intensive的問題。 |
| 5 | 7/17-19 | 深度學習三日實戰工作坊 | 以Tensorflow進行CNN、DNN、RNN等深度學習演算，深度強化學習及生成對抗網路的實現。 |
| 6 | 7/30-31 | 機器學習前沿技術介紹 | 介紹機器學習的最前沿技術：Anomaly Detection、Explainable AI、Adversarial Attack、Meta Learning。 |
| 7 | 8/6-8 | 量子電腦與量子計算：入門介紹 | 量子電腦與量子計算簡介、Qiskit 與量子計算、量子演算法與量子計算的應用。 |
| 8 | 8/12-13 | Tensorflow Keras 人工智慧開發 | 利用TensorFlow Keras，進行多種深度學習及人工智慧的佈局設計；例如 DNN、CNN、RNN/LSTM、CNN-LSTM、及其多重變化組合的高階應用。 |
| 9 | 8/19-20 | 人工智慧視覺-物件偵測與識別 | 以R-CNN為主軸，深入介紹Faster R-CNN、Mask R-CNN、SSD、YOLO等物件偵測方法，包含演算法講解及其重要設計理念。 |
| 10 | 8/23 | 從機器學習到深度學習 | 從傳統機器學習的原理出發，認識機器學習和深度學習，介紹各式常用套件，以實際上機方式，學習如何解決問題。 |
| 11 | 8/26-28 | 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。 |
| 12 | 8/29-30 | 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。 |
參考網址：
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。
