國立中興大學教學大綱
課程名稱 (中) 結構化機器學習模型及其應用(6923)
(Eng.) Structural Machine Learning Models and Their Applications
開課單位 資科所
課程類別 選修 學分 3 授課教師 彭冠舉
選課單位 大數據學程博 / 博士班 授課使用語言 中文 英文/EMI 開課學期 1122
課程簡述 In this course, we learn the theory, implementation, and also applications of deep learning, particularly in computer vision, natural language processing, and fintech. Students will be asked to report and implement the most recent papers published in top journals/conferences involving deep learning.
先修課程名稱
課程含自主學習 Y
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
Learn to implement the most recent papers in the fields of machine learning.
1.數學專業思維與邏輯推理知識
3.計算科學專業知識
6.計算與模擬研究
30
40
30
習作
討論
講授
書面報告
出席狀況
口頭報告
作業
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 Course Logits
Regression ( I II )
第2週 Multi-Layer Perceptron
Non-Linearity of MLP
Implementation: Retrieving Data
Forward Propagation and Cost (*)
Back Propagation (*)
第3週 Cost and Objective
Against Overfitting: Regularization and Perturbations
Numerical Stability and Initialization
Implementation: MLP
第4週 TensorFlow: Brief Intro
Building Computation Graph: Node as Tensorflow Layer
Information Storage and Transmission among Tensorflow Layers
第5週 Sequential Model
Activation Function
Parameter Assessment
From Python function to Tensorflow Graph
第6週 Storing Model and Visualization
Gradient Tape ( I II )
Native Training Loop in Tensorflow
Training and Inference Using tf.keras.Model
第7週 Model.Compile()
Model.Fit()
Customize Fit()
Customize Callbacks
第8週 Sequencing and Preprocessing in Tensorflow
Dataset in Tensorflow
TFRecord data format
第9週 The Representation of Data and Signal
Independent Component Analysis
MAP Assumption
Morphology Description
第10週 Mutual Coherence
Dictionary Learning
Convolutional Dictionary Learning
ADMM for CDL
第11週 Joint ADMM with Convergence Property
Adaptive ADMM for CDL
Fundamental Elements of Convolution Net
第12週 Convolution Layer in TensorFlow
Family of LeNet
Implementation: LeNet, AlexNet, VGG
Batch Normalization
第13週 ResNet
DenseNet
Introduction to Recurrent Neural Net
Sequential Data
Dealing Numeric Sequential Data in TensorFlow
第14週 Attention Mechanism
Optimization Methods
第15週 Generative Adversarial Network
Reinforcement LearningApplications
第16週 Final project presentation
第17週 自主跨域學習
第18週 自主跨域學習
學習評量方式
作業與課堂練習 50%
Project :50%
教科書&參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)
1. TensorFlow for Deep Learning
FROM LINEAR REGRESSION TO REINFORCEMENT LEARNING
Bharath Ramsundar & Reza Bosagh Zadeh
2. Dive into Deep Learning
https://d2l.ai/

課程教材(教師個人網址請列在本校內之網址)
請參考 https://sites.google.com/email.nchu.edu.tw/mlcourse/structural-machine-learning-models-and-its-applications
課程輔導時間
Please email to gjpeng@email.nchu.edu.tw to make the appointment.
聯合國全球永續發展目標
提供體驗課程:N
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:2024/02/14 20:02:10 列印日期 西元年/月/日:2024 / 4 / 29
MyTB教科書訂購平台:http://www.mytb.com.tw/