類神經網路
Artificial Neural Networks
學期
114-2
學分
3
學分
當期課號
910397
永久課號
SESE20335
開課單位
系統工程與科技學士學位學程
授課教師
林振輝
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週四 | 週五 |
|---|---|---|
2 09:00–09:50 | 類神經網路 | |
3 10:10–11:00 | 類神經網路 2 節連堂 | |
4 11:10–12:00 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
概述
類神經網路的原理及應用
先修科目
微積分、程式設計
備註
無備註
教學方式
講課、程式實作
評分方式
程式作業 50% 期末報告 50%
課程大綱
教師未提供此項資料
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 課程簡介、程式開發環境 |
| 第 2 週 | Python 程式介紹(I) |
| 第 3 週 | Python 程式介紹(II) |
| 第 4 週 | 監督式學習 |
| 第 5 週 | 迴歸分析、貝式分類器 |
| 第 6 週 | 反向傳遞 |
| 第 7 週 | 多層正向傳遞 |
| 第 8 週 | 近鄰演算法 |
| 第 9 週 | 程式實作 |
| 第 10 週 | 非監督式學習 |
| 第 11 週 | 主成分分析 |
| 第 12 週 | 平均分群演算法 |
| 第 13 週 | 高斯混合分布 |
| 第 14 週 | 評估方法與訓練技巧 |
| 第 15 週 | 分類問題評估、迴歸問題評估 |
| 第 16 週 | 交叉驗證、批次量 |
| 第 17 週 | 期末專題(I) 2026-06-18(四),2026-06-19(五) |
| 第 18 週 | 期末專題(II) 2026-06-25(四),2026-06-26(五) |
教科書
自編講義
Office Hours
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