學習資訊專業學院—圖書資訊學研究所

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國立臺灣師範大學(本校)於民國四十四年成立社會教育學系圖書資訊學組,為臺灣最早成立之圖書資訊學相關科系。為培育知識經濟社會所需之高階圖書資訊服務人才,本校於民國九十一年成立圖書資訊學之獨立研究所(本所),隸屬本校教育學院,招收一般碩士生。

為提供在職圖書資訊服務人員之進修管道,本所於民國九十四年續接社會教育學系(社教系)之「圖書資訊學碩士學位在職專班(週末班)」及「學校圖書館行政碩士在職專班(暑期班)」,以培育具備資訊科技知能之圖書資訊服務人才。

為進一步推動跨領域合作,本所於民國九十五年與本校美術系、歷史系、國文系及產業界專家等共同籌設「數位內容與創新應用學分學程」,以培育兼具數位內容創作與加值應用之人才。因應圖書資訊學研究之變遷與知識服務產業之發展趨勢,本所於民國九十七年奉教育部核准成立博士班,並於民國九十八年招收第一屆博士生,以培育兼具圖書資訊學學術研究與管理領導能力之人才。

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    An Implementation of Distributed Framework of Artificial Neural Network for Big Data Analysis
    (國立台灣師範大學圖書資訊學研究所, 2016-10-??) 張景堯; 劉文卿; 何善豪; Jiing-Yao Chang, Wen-Ching Liou, Shan Hao Ho
    本研究設計一個分散式類神經網路框架以處理巨量資料之即時分析並能在極短的時間內得到不錯的結果。我們的實驗結果顯示在24 核心叢集平台上訓練分散式類神經網路模型可於17 秒收斂,進行預測時在0.7 投票閥值(voting threshold)設定下採用分層多重模型(multi-model with stratification)可獲得最多的真陽性結果且準確率達70%左右。在我們所建構的系統裡,類神經網路是用在資料採礦階段來發掘金融時間序列資料之模式。我們將訓練類神經網路的框架建置在分散式運算平台上,該平台我們採用具高效能記憶體內運算(in-memory computing)的Apache Spark 來建造底層基礎的運算叢集環境。我們評估了一些特別適用於預測金融時間序列資料的分散式後向傳導演算法,加以調整並整合進我們所設計的框架。同時,我們也提供了許多細部的選項,讓使用者在進行類神經網路建模時能有很高的客製化彈性。