機器學習導論

112學年第1學期 必修課 3 學分
授課大綱
70
名額
68
已選
2
餘額
上課時間
五/3[LAN111]
四/3,4[ST020]
授課教師
Office Hour:週三10:00~12:00/ST324,課後30min
修課班級
資工系2C · 3年級以上
課程資訊
資電組分組選修
選課分析

期中考 20
期末考 20
平時作業 20
期末專案 20
出席與平時表現 20

目前產業界、科研領域都需要AI人才。本課目標提供愛好AI同學學會機器學習技術,能夠快速、系統化掌握人工智慧技術的最新趨勢,並徹底瞭解人工智慧如何運作。 課程會先總攬機器學習的理論,包括分類、定義問題與方法,接著進入機器學習的核心神經網路的重要概念,搭配手把手實例與自行練習,不僅對於理論深度掌握,並且實作類神經網路。

教師自編教材
Pattern Recognition and Machine learning, bishop springer
深度學習快速入門 使用tensorflow/ 博碩文化 / Giancarlo Zaccone 著 傅運文翻譯

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