112年第2學期-5328 自主AI樹莓派機器專題 課程資訊
評分方式
| 評分項目 | 配分比例 | 說明 |
|---|---|---|
| 期末考 | 100 |
選課分析
本課程名額為 15人，已有11 人選讀，尚餘名額4人。
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授課教師
陳永忠教育目標
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
課程資訊
基本資料
選修課，學分數：0-3
上課時間：二/7,8,9[ST205]
修課班級：應物系3,4,碩1,2
修課年級：1年級以上
選課備註：大三四可選[II類選修]
教師與教學助理
授課教師：陳永忠
大班TA或教學助理：尚無資料
Office Hour請e-mail事先聯繫,約定時間後至辦公室晤談
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
教學講義
開課紀錄
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