國立中興大學教學大綱

課程名稱	(中) 雲端計算(7912)
	(Eng.) Cloud Computing
開課單位	電機所
課程類別	選修			學分	3	授課教師	蔡智強
選課單位	電機所 / 碩專班			授課使用語言	中文	英文/EMI		開課學期	1122
課程簡述	本課程將講授雲端平台架構以及虛擬化技術等內容，並教導常於雲端平台上運算之機器學習演算法的原理與應用。此外，也將採用教學與實習並行的方式，訓練學生如何建置虛擬分散式環境來進行機器學習演算法的運算，本課程使用的程式語言為Python。
先修課程名稱								課程含自主學習	N

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
讓學生對雲端計算以及機器學習的相關議題與軟體工具有基本的認知與瞭解，也將教導學生於虛擬電腦叢集上進行TensorFlow 2.0深度學習模型以及強化學習模型分散式訓練等專題。			專題探討/製作 實習 講授	出席狀況 作品 實作
授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共18週)
週次 授課內容 第1週 Principles of Cloud Computing Systems 第2週 Virtual Machines and Dockers I 第3週 Virtual Machines and Dockers II 第4週 TensorFlow Programming I 第5週 TensorFlow Programming II 第6週 Machine Learning I 第7週 放假 第8週 Machine Learning II 第9週 Deep Learning 第10週 期中專題展示與評量 第11週 CNN and RNN I 第12週 CNN and RNN II 第13週 Reinforcement Learning I 第14週 Reinforcement Learning II 第15週 Reinforcement Learning III 第16週 Policy Gradients I 第17週 Policy Gradients II 第18週 期末專題展示與評量
學習評量方式
實習 40% 期中評量 30% 期末專題 30%
教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)
Kai Hwang, Cloud Computing for Machine Learning and Cognitive Applications, The MIT Press, 2017 (開發圖書代理) Kai Hwang and Min Chen, Big-Data Analytics for Cloud, IoT and Cognitive Computing, Wiley, 2017 Aurelien Geron, Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 3rd ed., O’Reilly, 2023
課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址）
http://ares.ee.nchu.edu.tw/course-6/
課程輔導時間
聯合國全球永續發展目標
01.消除貧窮   04.教育品質   08.就業與經濟成長   09.工業、創新基礎建設   10.減少不平等 提供體驗課程：Y

請尊重智慧財產權及性別平等意識，不得非法影印他人著作。
更新日期 西元年/月/日：2024/01/24 16:55:30	列印日期 西元年/月/日：2024 / 4 / 30
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