109年第2學期-2902 人工智慧進階實務 課程資訊

評分方式

評分項目 配分比例 說明
作業 50
專題報告 40
課堂表現 10

選課分析

本課程名額為 40人,已有34 人選讀,尚餘名額6人。


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授課教師

陳倫奇

教育目標

人工智慧正在改變不同行業,深度學習是近期人工智慧討論度最高的知識領域,本課程將以機器學習、深度學習為基礎,探討不同案例情境下的解決方案,並且透過課程中的演練以及學生小組討論,提出不同切入觀點,讓學生在不同案例學習到不同經驗。課程中不同的章節教學內容皆包含基礎簡介、資料處理工程、實務案例實作與小組討論;資料處理工程主要以資料探勘原理出發,包括資料處理工程觀念,關聯的資料收集、資料清理與篩選、資料儲存與索引,以及資料結構化等,並介紹相關使用工具;章節主要包括深度學習簡介、影像辨識Image Recognition、物件偵測Object Detection、計數分析Object Counting、自動編碼 Autoencoder、社群文字分析、物件追蹤Object Tracking、物件檢測Defect Detection等。課程主要目標培育AI人才實作與經驗。

課程資訊

參考書目

1. 自行編輯投影片教材
2. MIT Deep Learning
By Ian Goodfellow, YoshuaBengio, Aaron Courville
https://github.com/janishar/mit-deep-learning-book-pdf

開課紀錄

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