| 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 |
| 首要目標為培養研究生的基本類神經網路觀念、人工智慧理論和深度學習架構。尤其強調嚴謹的演算過程以及Python 程式之撰寫與實作。 |
| 2.計算科學專業知識 |
| 3.數據科學專業知識 |
| 4.數學與統計軟體能力 |
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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 |
Introduction & Python入門
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| 第2週 |
感知器 & Python實作
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| 第3週 |
神經網路& Python實作
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| 第4週 |
神經網路的學習& Python實作
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| 第5週 |
誤差反向傳播法& Python實作 |
| 第6週 |
與學習有關的技巧& Python實作 |
| 第7週 |
卷積神經網路 & Python實作 |
| 第8週 |
期中考或報告 |
| 第9週 |
深度學習 & Python實作
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| 第10週 |
人工智慧 |
| 第11週 |
KERAS簡介 |
| 第12週 |
利用KERAS深度學習人工智慧實務應用 |
| 第13週 |
TENSORFLOW 簡介 |
| 第14週 |
利用TENSORFLOW深度學習人工智慧實務應用 |
| 第15週 |
利用TENSORFLOW深度學習人工智慧實務應用 |
| 第16週 |
期末考或實習 |
自主學習
內容 |
03.製作專題報告
05.參與本校各單位舉辦之各類工作坊活動
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| 學習評量方式 |
小考/出席率（～60%）：補考成績*70%
學習筆記/作業（～20%）
大考/報告（～10%）
其他（～10%） |
| 教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明) |
「用Python進行深度學習的基礎理論實作:Deep Learning」，齊藤康毅著,吳嘉芳翻譯
「Neural Network Design」，Hagan; Demuth; Beale
「Neural Networks: A Classroom Approach 2/e」， , by Satish Kumar, McGraw-Hill Publishing, 2013. ISBN：9781259006166 東華
「Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow 2/e」，by Aurélien Géron, 2019 |
| 課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址） |
| https://www.youtube.com/channel/UCSivAooQ-OTLATS1dTT3DZw |
| 課程輔導時間 |
| 再另行公告 |
| 聯合國全球永續發展目標(連結網址) |
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