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

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。

基本資料

必修課，學分數：0-3
上課時間：一/5,6,7[ST436]
修課班級：共選2-4 (雲創學院開)
修課年級：年級以上
選課備註：雲技術、新經濟學程。可修學系：工工、資工、資管、企管、應數、電機。

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