人工智慧
Artificial Intelligence
| 節 | 週三 |
|---|---|
6 14:20–15:10 | 人工智慧 3 節連堂 |
7 15:30–16:20 | |
8 16:30–17:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
本課程目標在介紹人工智慧的基本理論、方法和工具,探討機器學習技術在資料分析、預測、識別、分群的應用,期望透過這門課,讓學生具備實作的基本能力,以期未來能應用到專業領域中。
微積分、線性代數、機率與統計
無備註
教師未提供此項資料
作業成績(50%) 平時成績(10%) 學期報告(40%)
教師未提供此項資料
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Introductions 2/16 |
| 第 2 週 | Regression 2/23 |
| 第 3 週 | Classification 3/2 |
| 第 4 週 | Introduction of Deep Learning 3/9 |
| 第 5 週 | Convolutional Neural Network 3/16 |
| 第 6 週 | Recurrent Neural Network 3/23 |
| 第 7 週 | Seq2seq 3/30 |
| 第 8 週 | Auto-Encoders 4/6 |
| 第 9 週 | Midterm Exam 4/13 |
| 第 10 週 | Self-Attention 4/20 |
| 第 11 週 | Bidirectional Encoder Representations from Transformers 4/27 |
| 第 12 週 | Deep Reinforcement Learning : Basics 5/4 |
| 第 13 週 | Deep Reinforcement Learning : Policy Gradient 5/11 |
| 第 14 週 | Deep Reinforcement Learning : Actor-Critic 5/18 |
| 第 15 週 | Generative Adversarial Network 5/25 |
| 第 16 週 | Explainable AI 6/1 |
| 第 17 週 | Final Project Preparation 6/8 |
| 第 18 週 | Final Project Presentation 6/15 |
1.C. M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006 參考書 2.Goodfellow, Bengio, and Courville , Deep Learning, 1st Ed., MIT Press, Dec. 2016 3.R. S. Sutton and A. G. Barto, Reinforcement Learning: An Introduction, Nov. 2017
- 地點
- 研307
- 時間
- PM16:00-PM17:00 on Monday (with appointment)
- 聯絡方式
- locoling@gmail.com