108年第2學期-8326 機器學習在健康管理的應用 課程資訊

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評分方式

評分項目 配分比例 說明
專題研究報告説明 70
程式設計實作示範或演示 20
出席和上課表現 10

選課分析

本課程名額為 70人,已有4 人選讀,尚餘名額66人。

授課教師

劉榮春 林光甫

教育目標

學會使用機器學習Python健康管理的應用

課程資訊

參考書目

Deep Learning:用Python進行深度學習的基礎理論實作
作者: 斎藤康毅
譯者: 吳嘉芳
出版社:歐萊禮



利用最少的外部函式庫,使用Python,從零開始實際執行深度學習的程式。
  .說明Python 的用法,讓Python 的初學者也能理解。
  .實際執行Python 的原始碼,同時提供讀者手邊可以進行實驗的學習環境。
  .從簡單的機器學習問題開始,到最後執行精密辨識影像的系統。
  .以淺顯易懂的方式說明深度學習與神經網路理論。
  .針對看似複雜的技術,如誤差反向傳播與卷積運算等,利用實際操作方式說明,幫助理解。
  .介紹在執行深度學習時,有幫助且實用的技巧,包括決定學習率的方法、權重的預設值等。
  .說明Batch Normalization、Dropout、Adam 等最近的趨勢與操作。
  .為什麼深度學習很優秀,為什麼加深層數,就能提高辨識準確度,為什麼隱藏層很重要,仔細說明這些「為什麼」。
  .介紹自動運作、產生影像、強化學習等深度學習的應用範例。