111年第1學期-1033 AI實作（二） 課程資訊
評分方式
| 評分項目 | 配分比例 | 說明 |
|---|---|---|
| 期中專案 | 25 | |
| 期末專案 | 25 | |
| 課堂表現 | 50 | 包括作業與出席 |
選課分析
本課程名額為 70人，已有50 人選讀，尚餘名額20人。
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教育目標
本課程銜接AI實作(一)，期望讓學生學習到AI技術解決問題的思維與實作方法。課程內容以實作為主，理論為輔，介紹並學習Deep Learning與Reinforcement Learning的基礎。期望學生在學習AI相關技術與演算法時，同時具備分析以及洞口實作解決問題之能力。
課程資訊
基本資料
必選課，學分數：3-0
上課時間：一/6,7,8[C118]
修課班級：資工系2B
修課年級：年級以上
選課備註：資電組分組選修
教師與教學助理
授課教師：李守彧
大班TA或教學助理：尚無資料
Office Hour週一 早上 11:00~12:00
週三 下午 13:00~14:00
週四 早上 11:00~12:00
其他時間請e-mail另約
授課大綱
授課大綱：開啟授課大綱(授課計畫表)
(開在新視窗)
參考書目
Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, Cambridge, MA, 2016.
Richard S. Sutton and Andrew G. Barto, Reinforcement Learning: An Introduction, Second Edition, MIT Press, Cambridge, MA, 2018.
(兩書皆有中文翻譯版本)
Yaser S. Abu-Mostafa , Malik Magdon-Ismail , Hsuan-Tien Lin, Learning From Data, AMLBook, 2012.
開課紀錄
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