智慧軟體研究模組
Special Topics and Labs on Intelligent Software
| 節 | 週二 | 週四 |
|---|---|---|
2 09:00–09:50 | 智慧軟體研究模組 CM218（歸仁） 3 節連堂 | |
3 10:10–11:00 | ||
4 11:10–12:00 | ||
5 13:20–14:10 | 智慧軟體研究模組 CM218（歸仁） 2 節連堂 | |
6 14:20–15:10 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
Unit 1_腦機介面(許巍嚴) ：介紹腦機介面概念、技術與應用 Unit 2_衛星影像處理(許志仲)：介紹多光譜與高光譜影像特質、高光譜影像分析技術、以及發展趨勢。 Unit 3_Mathmetics for Machine Learning(馬清文)： This course is design to provides on some essential mathematical foundations on which machine learning and artificial intelligence are based. Topics include 1) algebra foundations such as equations, functions, and graphs; 2) differential calculus such as derivatives and optimization; 3) linear algebra such as vector-matrix multiplication and matrix decomposition and; 4) statistics, probability and basic information theory. We will also write python codes to explore the concepts and technologies that are introduced in this course. Unit 4_ 區塊鏈原理與應用(郭志義)：介紹區塊鏈技術的核心概念，聚焦於去中心化網路、共識演算法與激勵／獎勵機制，並以 Bitcoin 作為主要案例。
Unit 1_腦機介面(許巍嚴) ：作業上可能會使用C語言、Matlab Unit 2_衛星影像處理(許志仲)：Python, linear algebra, statics Unit 3_Mathmetics for Machine Learning(馬清文)： 1. Computer programming skill, especially Python and C. 2. College linear algebra, calculus and probability concepts. Unit 4_ 區塊鏈原理與應用(郭志義)：OS, Data Structure, and Networking
無備註
Unit 1_腦機介面(許巍嚴) ：課堂講授、投影片 Unit 2_衛星影像處理(許志仲)：課堂講授、投影片 Unit 3_Mathmetics for Machine Learning(馬清文)： Web resource: Essential math for machine learning: https://www.edx.org/course/essential-math-for-machine-learning-python-editi-2 Unit 4_ 區塊鏈原理與應用(郭志義)： 課堂講授、投影片
Unit 1_腦機介面(許巍嚴) ：作業成績 50%、報告50% Unit 2_衛星影像處理(許志仲)：作業成績 100% Unit 3_Mathmetics for Machine Learning(馬清文)：Homework: 100% Unit 4_ 區塊鏈原理與應用(郭志義)：作業成績 50%, 小測驗 50%
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| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 9/8(二)課程說明 |
| 第 2 週 | Unit 1_腦機介面(許巍嚴) ： 單元主題：腦機介面概念 課程內容：腦機介面概念 |
| 第 3 週 | Unit 1_腦機介面(許巍嚴) ： 單元主題：腦機介面技術 課程內容：腦機介面技術 |
| 第 4 週 | Unit 1_腦機介面(許巍嚴) ： 單元主題：腦機介面應用 課程內容：腦機介面應用 |
| 第 5 週 | Unit 2_衛星影像處理(許志仲)： 單元主題：衛星影像成像原理應用介紹 課程內容：多光譜與高光譜影像成像原理與應用之介紹 |
| 第 6 週 | Unit 2_衛星影像處理(許志仲)： 單元主題：衛星影像處理技術 課程內容：以最佳化、機器學習、深度學習為基礎之高光譜影像分析技術 |
| 第 7 週 | Unit 2_衛星影像處理(許志仲)： 單元主題：成果發表 課程內容：小專題之實作成果報告 |
| 第 8 週 | Unit 3_Mathemetics for Machine Learning(馬清文) ： 1. algebra foundations such as equations, functions, and graphs. 2. differential calculus such as derivatives and optimization. |
| 第 9 週 | Unit 3_Mathemetics for Machine Learning(馬清文) ： linear algebra such as vector-matrix multiplication and matrix decomposition. |
| 第 10 週 | Unit 3_ Mathemetics for Machine Learning(馬清文) ： statistics, probability and basic information theory. |
| 第 11 週 | Unit 4_區塊鏈原理與應用(郭志義)： 單元主題：區塊鏈原理 課程內容：去中心化網路與 Bitcoin 基本架構 |
| 第 12 週 | Unit 4_區塊鏈原理與應用(郭志義)： 單元主題：區塊鏈原理 課程內容：共識演算法與 Proof-of-Work & Proof-of-Stake |
| 第 13 週 | Unit 4_區塊鏈原理與應用(郭志義)： 單元主題：區塊鏈原理 課程內容：激勵／獎勵系統與區塊鏈安全 |
| 第 14 週 | |
| 第 15 週 | |
| 第 16 週 |
Unit 1_腦機介面(許巍嚴) ：自備教材、相關論文 Unit 2_衛星影像處理(許志仲)：N/A Unit 3_Mathmetics for Machine Learning(馬清文)： 1. Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, and Cheng Soon Ong. MATHEMATICS FOR MACHINE LEARNING. Cambridge University Press, 2020 2. Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville. Deep Learning. Chapter 2,3,4,5. MIT Press, 2016 Unit 4_區塊鏈原理與應用(郭志義)：N/A
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