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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 |
2023/6/26~2023/8/31 8小時/8週 (尚未開始)
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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: 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)
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
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授課教師
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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 |