國立陽明交通大學

人工智慧與深度學習（2023資訊人才培育夏季班）

教師: 孫春在,柯維然

高中MOOC-高中人才培育計畫      

2023/6/26~2023/8/31

8小時/8週 (尚未開始)

摘要

※本課程開放報名時間5/15~6/23

※本課程7/03正式開始，6/26~7/02為準備週供學員測試帳號和預習

本課程建議學群為【資訊學群】、【工程學群】

本計畫為線上課程，學生需在正式上課日後，自行安排時間至ewant 育網開放教育平台觀看課程影音內容，並於各課程進度規定期限內完成線上測驗、繳交線上作業

本課程提供免費試閱片段，敬請點選下方試閱：

試閱1-1

Ø 本次課程目前僅開放給人才培育計畫錄取學生。

Ø 報名資格：

申請計畫的甄選條件共有四種，符合其中一個條件即可參加本培育計畫，

(以下條件四選一作為資格審查文件外，自傳檔案為必須上傳之項目：如何點選審查自傳上傳區域)

• 班級學期總成績前20%
• 就讀學校的老師推薦函
• 自我推薦函-就讀學校老師簽名
• 特殊班(數資班、語資班、科學班、高瞻班等)證明（須附上特殊班相關證明或提供學校與班級名稱）
   

Ø 相關資訊請參考網站說明與介紹。

Ø 課程簡介

人工智慧(Artificial Intelligence)旨在研究如何實現智慧機器的科學與工程，其中深度學習(Deep Learning)技術近年來獲得非常大的進步與關注，如影像、語音辨識等應用，甚至能在圍棋上戰勝人類，都讓我們看到深度學習技術的潛力與未來影響。本課程淺談人工智慧發展進程，從介紹機器該如何學習開始，講述神經網路(Neural network) 架構與理論；延伸到近年來的熱門深度學習技術，包含捲積神經網路(Convolution neural network)、遞迴神經網路(Recurrent neural network)架構與理論，最後分享目前熱門的研究進展，如產生式模型(Generative model)、深度增強學習(Deep reinforcement learning)。對於學習本課程的學員來說，可以獲得深度學習的相關背景知識與最新研究成果，對後續相關領域之學習或是應用上有相當大的幫助。

課程目標

• 介紹從人工智慧到深度學習演進。

• 介紹深度學習領域中各種模型架構與理論，不以特定領域應用為主。

• 介紹最新研究進展。

• 以廣度為優先，著重直觀解釋，省略嚴格數學推導。

授課教師

課程進度表

第1週:ewant學習簡單上手：學習平臺功能教學

第2週:最新研究進展

第3週:人工智慧(一) (Artificial Intelligence - 1)

第4週:人工智慧(二) (Artificial Intelligence - 2)

第5週:神經網路(一) (Neural Network - 1)

第6週:神經網路(二) (Neural Network - 2)

第7週:邁向深度學習

第8週:捲積神經網路 (Convolution Neural Network)

第9週:遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network)

第10週:線上互動(三次)

課程內容

上課形式

※課程面授時間表

◎線上互動將會由中華國際創新教育資源交流協會負責提供技術服務，協助教師與學生的連線事宜。

評分標準

課程證書將分為修業證書及結業證書，差異在是否有完整參與本計畫之培訓，以下說明：

1.【修業證書】：作業4次，各佔60%(取高分的) + 線上期末測驗佔40%

2.【結業證書】：作業4次(取高分的)佔40%，線上期末測驗佔20%，實體期末考1次，佔40%

※ 本計畫將舉行一次期末實體面授，地點將訂於國立陽明交通大學光復校區(詳細地點將另外公告)。

※成績將於實體面授課後20個工作天內發佈。

※證書將於公佈成績後20個工作天內寄發。

通過標準

課程及格標準:60分，滿分：100分

先修科目或先備能力

基礎微積分及線性代數

有機率與統計相關先備知識佳