113年第1學期-0997 機器學習導論 課程資訊
評分方式
評分項目 | 配分比例 | 說明 |
---|---|---|
小考一 | 15 | 上機 |
期中考 | 30 | 期中上機+期中專題各15% |
小考二 | 15 | 筆試+上機 |
期末考 | 30 | 期末上機(10%)+期末專題(20%) |
作業 | 10 | 6~8次作業 |
選課分析
本課程名額為 60人,已有58 人選讀,尚餘名額2人。
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授課教師
石志雄教育目標
機器學習已成功應用於許多現實世界的問題,目前產業界、科研領域都需要此方面人才。 這課程為基礎簡介, 對象大學部學生為主。我們以深入淺出,介紹了機器學習基礎的model、核心概念和幾個常用的深度學習,也包含數學理論間意基礎與實作,model包括線性模型、regression、非線性模型、深度前饋網絡、深度學習、CNN的演算法,為同學日後研究打下基礎。課程並說明許多實際實務應用,包含g.手寫字辨識、語音辦認、影像、EC廣告推撥。另外, 也教導pythont程式語言與TensorFlow,以此實作機器學的範例與練習。
課程資訊
基本資料
必修課,學分數:3-0
上課時間:五/6,7,8[ST023]
修課班級:資工系2B
修課年級:3年級以上
選課備註:資電組分組選修
教師與教學助理
授課教師:石志雄
大班TA或教學助理:尚無資料
Office Hour周三下午3:00,ST325。
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
PYTHON之數學基礎與實作
開課紀錄
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