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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人工智慧

Artificial Intelligence

學期
115-1
學分
3 學分
當期課號
639012
永久課號
AICA30043
開課單位
智慧與綠能產學研究所、智慧計算與科技研究所、智慧系統與應用研究所、智慧科學暨綠能學院
授課教師
黃鼎翔
校區
歸仁
類別
選修
上課時間表
週五
2
09:00–09:50
人工智慧
CM217(歸仁)
3 節連堂
3
10:10–11:00
4
11:10–12:00

* 根據陽明交大上課時間表所列

概述

To equip the students with the knowledge and techniques of data science and the basics of artificial intelligence to handle real-world problems and their research.

先修科目

Basic mathematical skills for data science and machine learning Reasonable computer programming skills in Python.

備註

無備註

教學方式

小組討論Group Discussion 邀請其他來賓進行專題演講Invitation of special guests to give seminars in class 實作示範或演示Demonstration or Practice 期末報告/策展/發表 Term Paper/ Exhibition/ Presentation 配合專業軟體的使用與教學Incorporation with instruction and use of professional software

評分方式

Discussions + Homework Mid-term presentation (Methodologies and Engineering Applications) Kaggle games Final presentation and report (implementation or paper report)

課程大綱

教師未提供此項資料

週次計畫
週次主題
第 1 週

Introduction to the course and the Python programming language

第 2 週

Python programming language with AI tools and concepts

第 3 週

Mid-Autumn Festival

第 4 週

Data preprocessing with data cleaning and feature engineering-I

第 5 週

National Day

第 6 週

Data preprocessing with data cleaning and feature engineering-II

第 7 週

Model evaluation, validation, and data leakage

第 8 週

Midterm: Competition #1

第 9 週

Mid-term Report with paper discussions in System and Engineering Perspectives

第 10 週

CIIE conference

第 11 週

Supervised learning-regression

第 12 週

Supervised learning-classification

第 13 週

Ensemble learning

第 14 週

Deep learning primer and transfer learning Final Reports with paper implementation

第 15 週

Large Language Model introduction Final Reports with paper implementation

第 16 週

Final Competition #2 presentations

教科書

1. Raschka, S., Liu, Y. H., Mirjalili, V., & Dzhulgakov, D. (2022). Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python. Packt Publishing Ltd. 2. 製造數據科學:邁向智慧製造與數位決策. (2023). 李家岩、洪佑鑫, 前程文化. 3. Self-designed Handouts

Office Hours
地點
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