| 課程與核心能力關聯配比(%) |
課程目標之教學方法與評量方法 |
| 課程目標 |
核心能力 |
配比(%) |
教學方法 |
評量方法 |
一、能了解深度生成模型的概念與原理
二、能應用深度生成模型進行各種應用
三、具有個案實作能力 |
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| 授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共16週加自主學習) |
| 週次 |
授課內容 |
| 第1週 |
深度生成模型介紹 |
| 第2週 |
深度學習基礎模型 |
| 第3週 |
生成模型的基礎 |
| 第4週 |
進階生成模型技術 |
| 第5週 |
生成模型的應用 |
| 第6週 |
生成模型的挑戰和未來 |
| 第7週 |
深度生成模型在臉部表情辨識的應用(I) |
| 第8週 |
深度生成模型在臉部表情辨識上的應用(II) |
| 第9週 |
Transformer和大語言模型 |
| 第10週 |
BERT和文字情緒分析 |
| 第11週 |
深度生成模型和文字情緒分析 |
| 第12週 |
深度生成模型和聲音情緒辨識 |
| 第13週 |
深度生成模型和股票市場趨勢預測 |
| 第14週 |
深度生成模型和氣象預測 |
| 第15週 |
深度生成模型最新研究和趨勢討論 |
| 第16週 |
期末專案製作
期末專案報告
期末專案報告 |
自主學習
內容 |
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| 學習評量方式 |
平常成績60%
期末專題40% |
| 教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明) |
| 教師自編 |
| 課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址） |
| iLearning |
| 課程輔導時間 |
| 週四上午十點到十二點 |
| 聯合國全球永續發展目標(連結網址) |
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