70
名額
10
已選
60
餘額
選課分析
| 期中報告 | 20 | |
| 期末報告 | 30 | |
| 作業 | 30 | |
| 出席 | 20 |
1.機器學習基本原理 2.訓練神經網路模型 3.產業數據收集與分析 4.機器學習與產業數據應用案例
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems 2nd Edition, Aurélien Géron, 出版社 O'Reilly Media, 出版年 2019
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大數據應用與產業案例實作 歷史開課紀錄