108年第2學期-8636 多元與議題導向：機器學習在健康管理的應用 課程資訊

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

教育目標

學會使用機器學習Python健康管理的應用

基本資料

必修課，學分數：0-2
上課時間：一/10,11[LAN011]
修課班級：共必修1-4
修課年級：年級以上
選課備註：與運健學程8326課程雙掛（該學程學生不得修習）

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。