2 項進行中

115-1 選課時程

進行中

  • 初選第一階段 6/15 – 6/18
  • 初選第二階段 6/22 – 6/25
  • 校際選修 進行中 8/24 – 9/18
  • 初選第三階段 8/31 – 9/3
  • 開學後加退選 進行中 9/7 – 9/21
  • 逾期加退選 9/21 – 9/24
選課資源

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機器學習概論與實作

Introduction to Machine Learning and Practice

學期
114-1
學分
0 學分
當期課號
131107
永久課號
MDBS30020
開課單位
腦科學研究所
授課教師
郭文瑞、陳麗芬
校區
陽明
類別
選修
上課時間表
週四
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

概述

1. state-of-the-art machine learning techniques 2. medical image/signal processing 3. deep neural network 4. learning by doing 本堂課將會以實體與同步遠距混成教學方式上課,非陽明校區同學可提早5分鐘進入虛擬教室準備上課,連結每周會公告於E3系統上

先修科目

若有先修以下課程為佳: 1. Math: calculus, linear algebra, probabilities, and statistics 2. Programming skill: Python

備註

無備註

教學方式

教師未提供此項資料

評分方式

1.學期作業、考試、評量 作業(50%) 期末專題(40%) 課堂表現(10%) Homework: pre-course request and programming assignments (50%) Term project (40%) Performance in class (10%) 2.教學方法及教學相關配合事項(如助教、網站或圖書及資料庫等) 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 3. Reference links: Python self-learning (http://learnpython.org/), textbook example code (https://github.com/ageron/Handson-ML2)

課程大綱
  • Deep learning

    Introduction to deep neural network, including FCN, CNN, RNN, GAN.

    講授:
    9
    示範:
    2
    實作:
    1

    備註:hands-on practice

  • Biomedical signal and image processing

    Introduction to techniques for Biomedical signal and image processing

    講授:
    6
    示範:
    1
    實作:
    1

    備註:hands-on practice

  • Machine learning

    Introduction to traditional machine learning techniques

    講授:
    21
    示範:
    4
    實作:
    3

    備註:hands-on practice

週次計畫
週次主題
第 1 週

機器學習簡介Machine learning landscape (Ch1)

2025-09-04(四) 時數:[2025-09-04]陳麗芬(3.00)
第 2 週

如何進行機器學習 End-to-end machine learning project (Ch2)

2025-09-11(四) 時數:[2025-09-11]陳麗芬(3.00)
第 3 週

監督式學習與貝氏決策理論 Classification - Supervised learning and Bayesian decision theory (Ch3)

2025-09-18(四) 時數:[2025-09-18]陳麗芬(3.00)
第 4 週

降維度法 Dimensionality reduction (CH8)

2025-09-25(四) 時數:[2025-09-25]陳麗芬(3.00)
第 5 週

線性回歸模型 Training models: Linear Regression (Ch4)

2025-10-02(四) 時數:[2025-10-02]陳麗芬(3.00)
第 6 週

分類器與支援向量機器 Classification and support vector machines (Ch5)

2025-10-09(四) 時數:[2025-10-09]陳麗芬(3.00)
第 7 週

期末專題企劃與文獻報告(I)Term-project abstract presentation(I)

2025-10-16(四) 時數:[2025-10-16]陳麗芬(3.00)
第 8 週

期末專題企劃與文獻報告(II)Term-project abstract presentation(II)

2025-10-23(四) 時數:[2025-10-23]陳麗芬(3.00)
第 9 週

決策樹Decision tress (Ch6)

2025-10-30(四) 時數:[2025-10-30]陳麗芬(3.00)
第 10 週

整體學習與隨機森林 Ensemble Learning and Random Forests (Ch7)

2025-11-06(四) 時數:[2025-11-06]陳麗芬(3.00)
第 11 週

非監督式學習Unsupervised learning (Ch9)

2025-11-13(四) 時數:[2025-11-13]陳麗芬(3.00)
第 12 週

生物醫學影像與訊號處理Biomedical image and signal processing

2025-11-20(四) 時數:[2025-11-20]陳麗芬(3.00)
第 13 週

訓練深度神經網路 Training Deep Neural Networks (Ch11)

2025-11-27(四) 時數:[2025-11-27]陳麗芬(3.00)
第 14 週

深層電腦視覺卷積神經網路 Deep Computer Vision using Convolutional Neural Networks (Ch14)

2025-12-04(四) 時數:[2025-12-04]陳麗芬(3.00)
第 15 週

運用自動生成解碼器之表徵學習與生成學習Representation Learning and Generative Learning using Autoencoder (Ch17)

2025-12-11(四) 時數:[2025-12-11]陳麗芬(3.00)
第 16 週

期末專題報告 Term-project presentation

2025-12-18(四) 時數:[2025-12-18]陳麗芬(3.00)
第 17 週

訊號處理的神經生理反應

2025-12-25(四) 時數:[2025-12-25]郭文瑞(3.00)
第 18 週

語言與大腦

2026-01-01(四) 時數:[2026-01-01]郭文瑞(3.00)
教科書

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems 2nd 作者: Geron Aurelien 原文出版社:O’Reilly Media 出版日期:2019/10/22 ISBN-13: 978-1492032649

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地點
線上討論 或 陽明校區 圖資大樓 849
時間
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