NCHU Course Outline |
Course Name | (中) 深度學習(4269) | ||||
(Eng.) Deep learning | |||||
Offering Dept | Bachelor Program in Electrical Engineering and Computer Science | ||||
Course Type | Elective | Credits | 3 | Teacher | LIU TSUNG JUNG |
Department | Bachelor Program in Electrical Engineering and Computer Science/Undergraduate | Language | 中/英文 | Semester | 2024-FALL |
Course Description | This course will allow students to understand data representation and mathematical models in-depth while cultivating their skills in translating mathematical thinking into practical code. Moreover, by learning the fundamentals and recent advancements in deep learning, students will be able to apply deep learning techniques to solve complex real-world problems with the expectation that they can contribute to the development of artificial intelligence. | ||||
Prerequisites | self-directed learning in the course | N |
Relevance of Course Objectives and Core Learning Outcomes(%) | Teaching and Assessment Methods for Course Objectives | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Course Objectives | Competency Indicators | Ratio(%) | Teaching Methods | Assessment Methods | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
This course is concerned with the following objectives: • Understanding data representation and underlying mathematical formulas for deep learning: We will delve into various data representations, such as vectors, matrices, tensors, etc., and explore the mathematical principles and applications behind these representations. • Translating mathematical formulas of deep learning into code: We will learn how to transform mathematical formulas into code to achieve specific tasks. It involves selecting appropriate models and writing efficient and reliable code. Additionally, we will learn how to evaluate and interpret the results to verify their correctness and effectiveness. • Learning the fundamentals and recent advancements in deep learning: Deep learning is a significant branch of artificial intelligence that emulates the structure and functionality of the human brain, enabling automatic learning and extraction of critical features from data. This course will teach students basic deep learning concepts, including various neural networks, forward/backward propagations, etc. We will also explore the latest developments in deep learning, such as convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and generative adversarial networks (GANs), and understand their applications in image processing. |
|
|
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Course Content and Homework/Schedule/Tests Schedule | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Evaluation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Homework: 30% Term Project: 60% Attendance: 10% |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Textbook & other References | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Textbook 彭彥璁,李偉華,陳彥蓉, “深度學習–影像處理應用”, 初版, 全華圖書, 2023 Reference book Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, and Vahid Mirjalili, “Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn”, 1st edition, Packt Publishing, 2022. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Teaching Aids & Teacher's Website | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
iLearning 3.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Office Hours | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Thursday 5:00pm – 6:00pm or by appointment | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sustainable Development Goals, SDGs | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Please respect the intellectual property rights and use the materials legally.Please repsect gender equality. | |
Update Date, year/month/day:2024/09/15 12:31:33 | Printed Date, year/month/day:2024 / 10 / 13 |
The second-hand book website:http://www.myub.com.tw/ |