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人工智慧與深度學習實務應用
人才培育計畫|
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國立陽明交通大學 人工智慧與深度學習實務應用（2025資訊人才培育秋季班） 教師: 孫春在,柯維然 |
2025/09/29~2026/01/02 8小時/8週 (尚未開始)
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摘要
開放報名時間：即日起~2026/03/27
課程培育時間：2026/03/30~2026/06/20
本課程04/07正式開始，03/30~04/02為準備週供學員測試帳號和預習
培育模式
課程建議學群為【資訊學群】【工程學群】【電機與電子】
數位課程 | 自由安排時間隨時學習
安排3次線上直播互動 | 讓你在學習上不孤單，並會補充時事案例唷!
自主規劃成就 | 在作業/測驗截止前達成進度
期末實體課程 | 依照老師安排期末考/期末報告
通過取得雙證書 | 總成績達評分標準即可取得：
ewant平台電子修業證明
國立陽明交通大學實體證書
課程簡介
深度學習是近年來人工智慧非常重要的工脤。要做好一個人工智慧的專案，需要包括領域專家、工程師等等通力合作才能做好。不論哪一個角色，都需要瞭解深度學習的運作方式。本課程介紹深度學習的基礎概念、了解如何構建神經網路。導入實務應用，最重要的重點為「問一個可幫我們解決痛點的好問題」。我們會討論如何把實務的問題化為一個深度學習可解的問題。
#商業AI 系列課程
本次課程目前僅開放給人才培育計畫錄取學生。
若欲報名課程，請至
計畫網站
報名，相關資訊請參考網站說明與介紹。
課程目標
本課程透過課程講述與實作練習，期許學生達成：
1. 瞭解深度學習的原理
2. 知道如何將實務問題用深度學習的方式解決
3. 具備基本深度學習程式的理解
授課教師
蔡炎龍 老師
教師簡介
美國爾灣加州大學數學博士，現任政治大學應用數學系副教授，學務處副學務長，職涯中心主任，新生書院總導師。長年投入Python推廣教育，擔任政大數理資訊學程召集人，政大PyDay創辦人，成效卓著。
課程進度表
單元 1:ewant學習簡單上手：學習平台功能教學
單元 2:人工智慧與深度學習的概念
單元 3:問個適合AI專案的好問題
單元 4:全連結神經網路 DNN
單元 5:期中考週
單元 6:卷積神經網路 CNN
單元 7:遞歸神經網路 RNN
單元 8:生成模式和生成對抗網路
單元 9:強化學習和AI近期發展
單元 10:期末考週
課程內容
本課程共有七大單元。每週會有數個長度約在5~10分鐘不等的短片供學生觀看，每單元約一個小時。除此之外，每週將安排指定作業，另有期中考、期末考、用以考核學習成果。
上課形式
線上互動課及實體面授課時間表
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日期 |
主題內容 |
互動方式 |
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2026/04/18 (六) 10:00-11:00 |
學習指引與最新財經時事分析 |
線上即時互動 |
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2026/05/09 (六)
10:00-11:00
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財經時事分析2 |
線上即時互動 |
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2026/06/06 (六) 10:00-11:00
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暗黑與偽財經時事 |
線上即時互動 |
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2026/06/13 (六) 10:00-15:30
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上午：線上投資競賽 下午：期末考（線上、open book） |
實體面授課堂 請自備電腦或手機
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國立陽明交通大學保留課程時間與課程形式調整的權利
線上互動將利用google meet，於線上即時與修課學生作互動授課，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。
如遇天災、地震、颱風、疫情、停電、罷工等不可抗力或非可歸責於主辦單位之事件，主辦單位保留變更活動日期與方式之權利。
因應疫情、天災、事變等不可抗力因素影響，主辦單位保有修改、變更活動之權利，若有相關異動將公告於平台。
評分標準
分數達60分級格即可取得國立陽明交通大學頒發紙本【結業證書】
評分標準：
線上成績佔 70%
實體測驗佔 30%
本計畫需舉行一次的期末實體面授，地點訂於國立陽明交通大學 新竹光復校區(考場資訊將另以公告通知)。
若非因遇天災或突發重大疾病等特殊情況，恕無提供事後申請補考。
實體面授成績將於實體面授課後 30個工作天(不含假日)內發布。
課程總成績將於課程結束後 20 個工作天(不含假日)內發布。
【國立陽明交通大學】頒發的紙本結業證書將於公佈成績後30個工作天(不含假日)內寄出。
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
僅需基礎的高中數學能力，掌握矩陣、函數的概念，以及能夠熟練使用四則運算、指數運算等基礎算式等等。
建議參考書目
課程github（上課用的程式碼都會在上面）：
https://github.com/yenlung/Deep-Learning-Basics
參考書目：
1. 少年Py的大冒險：成為Python數據分析達人的第一門課
2. 精通機器學習：使用Scikit-Learn, Keras與TensorFlow 第二版
3. AI經濟的策略思維：善用人工智慧的預測威力，做出最佳商業決策
常見問答集
1.這堂課需要有程式基礎嗎？
我們歡迎沒有接觸過程式的同學一起加入，課程將會從深度學習的基礎概念開始教學。
2.這堂課是用甚麼程式語言進行教學呢？
本課程選擇的程式語言是「Python」。Python語法簡單好寫，背後社群強大，在數據分析領域本就佔有一席之地，現在部分流行的開源軟體和套件，也都是以Python作為主要實作語言。
3. 程式作業上傳可以使用哪些格式？
7次作業當中包含4次程式作業以及3次發想作業，程式作業請儲存檔案至每週指定雲端作業繳交區，並將以開啟權限的colab檔案網址回復在作業繳交區，發想作業則直接回覆在作業繳交區即可。
4. 我要如何設定colab的權限呢？
在colab程式的右上角，點選「共用」→「知道連結者都能檢視」，並將設定好的網址貼到作業繳交區。
證書資訊
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通過課程結業標準的學員，可申請電子證書留存。
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