新興工程概論
Introduction to Recent Advances in Engineering
| 節 | 週二 |
|---|---|
A 18:30–19:20 | 新興工程概論 3 節連堂 |
B 19:30–20:20 | |
C 20:30–21:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
課程中將介紹不同機器學習的方法和技術,以及在實務應用的問題。包含類神經網路技術、非監督式學習法、監督式學習法、迴歸分析等主題,並導入CPU、GPU、影像識別、遊戲法則等應用,使學生除理論學習外,亦能了解實務應用的方法。由於授課教師在最佳化理論與類神經網路課程有十多年授課經驗,特別將歷年授課講義整理成「Artificial Neural Network and Machine Learning, Using MATLAB」一書,並將持續充實教材內容。與市面教材最大不同處,本書以最佳化理論觀點來切入機器學習之技術,並以工程科系學生熟悉慣用之MATLAB軟體來進行程式與作業之撰寫,如此應該能大幅降低非資訊科技領域學生學習人工智慧理論之門檻,在本學期的課程進行中,亦獲得學生十分正向之回饋。
Matlab Programing
無備註
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期中報告50% 期末報告50%
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| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Introduction to Artificial Neural Networks, Basic Concepts 2024-09-03(二) |
| 第 2 週 | Introduction to Artificial Neural Networks, Biological Systems, History of Neural Network Research 2024-09-10(二) |
| 第 3 週 | Introduction to Artificial Neural Networks, Artificial Neural Network Applications 2024-09-17(二) |
| 第 4 週 | Characteristics of Artificial Neural Networks, ANN learning methods overview 2024-09-24(二) |
| 第 5 週 | Early Artificial Neural Networks Architectures 2024-10-01(二) |
| 第 6 週 | Early Artificial Neural Networks Architectures 2024-10-08(二) |
| 第 7 週 | Unsupervised Learning Networks 2024-10-15(二) |
| 第 8 週 | Unsupervised Learning Networks 2024-10-22(二) |
| 第 9 週 | Midterm 2024-10-29(二) |
| 第 10 週 | Multi-layer Feedforward Neural Networks and Backpropagation 2024-11-05(二) |
| 第 11 週 | Multi-layer Feedforward Neural Networks and Backpropagation 2024-11-12(二) |
| 第 12 週 | Multi-layer Feedforward Neural Networks and Backpropagation 2024-11-19(二) |
| 第 13 週 | Convolutional Neural Network (CNN) 2024-11-26(二) |
| 第 14 週 | Convolutional Neural Network (CNN) 2024-12-03(二) |
| 第 15 週 | Convolutional Neural Network (CNN) 2024-12-10(二) |
| 第 16 週 | Final 2024-12-17(二) |
自編講義
- 地點
- 研317
- 時間
- 周一 AM8-10
- 聯絡方式
- #316544