112年第2學期-0480 應用物理與AI實作專題（二） 課程資訊

評分方式

評分項目	配分比例	說明
成果發表會	100

教育目標

本課程目的在透過人工智慧結合物聯網(AIOT)、腦科學、量子機器學習、磁性系統相位辨識等專題分組實作，訓練同學跨領域應用人工智慧解決物理問題的能力。 本課程內容包括: 一、AIOT(含自駕車)專題 1. 3D繪圖與列印 2. 樹莓派控制板與Linux作業系統 3. 感測器,GPIO與藍芽無線控制 4. Python程式設計 5. OpenCV電腦視覺程式應用 6. Tensorflow、Keras 機器學習人工智慧應用 7. 人工智慧結合物聯網(AIOT)主題實作 二、腦科學專題 1. 大腦影像資料結構 2. 以卷積神經網路進行大腦影像處理：超大型影像拼接（stitching）、神經元切割（segmentation）與追跡（tracing） 3. 以非監督式學習進行大腦連結體網路分析 4. 上述腦科學演算法之整合使用者介面 三、量子機器學習專題 1.量子計算基礎-量子線路模型 2.將古典數據轉化成量子態中的數據 3.量子演算法-量子傅立葉變換、量子搜尋 4.量子神經網絡，量子主成分分析算法，量子支持向量機 5.實作：量子圖像辨識 ，利用量子電腦模擬分子的基態能量 四、磁性系統相位辨識 1.磁性模型 2.蒙地卡羅模擬 3.深度學習方法: 卷積神經網路(CNN)、自编碼器(autoencoder) 4.使用深度學習進行相位辨識

基本資料

選修課，學分數：0-3
上課時間：五/B,5,6[ST132]
修課班級：應物系3,4
修課年級：3年級以上
選課備註：II類選修，限專題生;人工選課

參考書目

教學講義