機器學習概論與實作
Introduction to Machine Learning and Practice
| 節 | 週三 |
|---|---|
7 15:30–16:20 | 機器學習概論與實作 YL839（陽明） 3 節連堂 |
8 16:30–17:20 | |
9 17:30–18:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
1. state-of-the-art machine learning techniques 2. medical image/signal processing 3. deep neural network
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無備註
1. To give you the concepts, the intuitions, and the tools you need to actually implement programs capable of learning from data. 2. Learning by practice
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| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 機器學習簡介 Machine learning landscape (Ch1) 2021/02/24 |
| 第 2 週 | 如何進行機器學習 End-to-end machine learning project (Ch2) 2021/03/03 |
| 第 3 週 | 監督式學習與貝氏決策理論 Classification - Supervised learning and Bayesian decision theory (Ch3) 2021/03/10 |
| 第 4 週 | 影像處理 – 磁振造影影像 Medical image processing – MRI 2021/03/17 |
| 第 5 週 | 訊號處理 – 腦電圖 Biomedical signal processing – EEG 2021/03/24 |
| 第 6 週 | 線性區別與回歸模型 Training models: Linear discrimination and Regression (Ch4) 2021/03/31 |
| 第 7 週 | 期末專題企劃與文獻報告 Term-project abstract presentation 2021/04/07 |
| 第 8 週 | 分類器與支援向量機器 Classification and support vector machines (Ch5) 2021/04/14 |
| 第 9 週 | 決策樹、整體學習與隨機森林 Decision tress, Ensemble Learning and Random Forests (Ch6, Ch7) 2021/04/21 |
| 第 10 週 | 特徵擷取與降維度法 Feature extraction and Dimensionality reduction (Ch8) 2021/04/28 |
| 第 11 週 | 類神經網路 Introduction to Artificial Neural Networks with Keras (Ch10) 2021/05/05 |
| 第 12 週 | 訓練深度神經網路 Training Deep Neural Networks (Ch11) 2021/05/12 |
| 第 13 週 | 深層電腦視覺卷積神經網路 Deep Computer Vision using Convolutional Neural Networks (Ch14) 2021/05/19 |
| 第 14 週 | 期末專題報告 Term-project presentation 2021/05/26 |
| 第 15 週 | 醫院/實驗室參訪 2021/06/02 |
| 第 16 週 | 光復校區模擬病房參訪 2021/06/09 |
| 第 17 週 | 醫院參訪 2021/06/16 |
| 第 18 週 | 醫院參訪 2021/06/23 |
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