113年第2學期-5514 深度學習 課程資訊
評分方式
評分項目 | 配分比例 | 說明 |
---|---|---|
4 Labs (done individually) | 80 | |
Final exam | 20 |
選課分析
本課程名額為 25人,已有0 人選讀,尚餘名額25人。
本課程可網路登記,目前已登記人數為 1 人,選上機率為99.9%
登入後可進行最愛課程追蹤 [按此登入]。
教育目標
教師於課堂中引導式講授目前國際發展最先進之深度學習方法學及其應用,帶領學生原理介紹、數學推導實務應用,熟悉使用深度學習。
(1) 了解深度學習技術的數學基礎
(2) 熟悉深度學習工具(例如 PyTorch、TensorFlow 等)
(3) 探討深度學習技術的最新發展及其應用
課程概述
本課程旨在提供學生深入了解並實際操作深度學習技術的機會,課程將涵蓋深度學習的基本概念與核心技術。同時,透過實作環節,學生將學習如何使用工具如 Keras 和 PyTorch 等,應用於圖像辨識、自然語言處理等資料中。本課程適合想提升實作技能的學生,最終幫助學生掌握設計和優化深度學習模型的能力,應用於各種實際問題。
課程資訊
基本資料
選修課,學分數:0-3
上課時間:四/B,5,6[遠距課程]
修課班級:共選修4,碩博1,2
修課年級:1年級以上
選課備註:教育部補助臺灣大專院校人工智慧學程聯盟,開設學校:陽明交通大學,同步遠距上課時間: 12:20-15:10。英語授課
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
1. I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep Learning, 1st Ed.,MIT Press, Dec. 2016
2. R. S. Sutton and A. G. Barto, Reinforcement Learning: An Introduction, 2nd edition, Nov. 2018
開課紀錄
您可查詢過去本課程開課紀錄。 深度學習歷史開課紀錄查詢