110年第2學期-1118 機器學習 課程資訊

評分方式

評分項目	配分比例	說明
期中考	20
期末展示	25
上課作業	45
出席狀況與其他	10

教育目標

本課程為人工智慧的相關課程，首先介紹機器學習的基礎概念，如:監督式學習、與非監督學習的相關技術，並透過實例介紹機器學習基礎的model與核心概念與應用。當學生具備有基本機器學習基礎後，再介紹類神經網路及深度學習，包含如何訓練及優化類神經網路(NN)、深度神經網路(DNN)與卷積神經網路(CNN)…等深度學習模型，最後介紹強化式學習。透過TensorFlow /Keras所提供的模組與實務專案讓同學動手實作。

基本資料

必選課，學分數：0-3
上課時間：二/5,6,7[HT002]
修課班級：電機系3
修課年級：年級以上
選課備註：「智慧物聯網」領域必選。上課教室：HT002

參考書目

1.深度學習16堂課, 黃駿、哈雷 譯, 施威銘研究室 監修, 旗標出版社