114年第2學期-5447 深度學習導論 課程資訊
評分方式
| 評分項目 | 配分比例 | 說明 |
|---|---|---|
| 平時成績 | 20 | |
| 期末報告 | 60 | |
| 課堂筆記 | 20 |
選課分析
本課程名額為 30人，已有15 人選讀，尚餘名額15人。
登入後可進行最愛課程追蹤 [按此登入]。
授課教師
林佳威教育目標
本課程旨在介紹深度學習之基本理論、核心模型與實作方法，涵蓋神經網路架構、訓練機制與應用領域，使學生理解現代人工智慧技術之數學基礎與演算法原理。課程兼顧理論推導與程式實作，培養學生建立模型、分析結果與優化系統之能力，並為後續進階機器學習與人工智慧研究奠定基礎。
課程資訊
基本資料
選修課，學分數：0-3
上課時間：五/2,3,4[ST527]
修課班級：應數系3,4,碩1,2
修課年級：1年級以上
選課備註：開放大學部應數系3.4年級選課
教師與教學助理
授課教師：林佳威
大班TA或教學助理：尚無資料
Office Hour五/5
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
Burkov, Andriy. The hundred-page machine learning book. Vol. 1. Quebec City, QC, Canada: Andriy Burkov, 2019.
開課紀錄
您可查詢過去本課程開課紀錄。 深度學習導論歷史開課紀錄查詢