112年第1學期-1034 機器學習導論 課程資訊

評分方式

評分項目 配分比例 說明
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

選課分析

本課程名額為 70人,已有68 人選讀,尚餘名額2人。


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授課教師

陳仕偉 賴泳瑄

教育目標

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。

課程資訊

參考書目

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

開課紀錄

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