| 學分數 |
3
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修課時數 |
3
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開課班級 |
日間部碩士班1年級 A班
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| 本課程與系所培養學生核心能力關聯度 | 高度關聯 | 中高關聯 | 中度關聯 | 中低關聯 | 低度關聯 |
| 資訊系統、晶片與整合電路之專業知識 |
✔
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| 專題研究策劃與執行能力 |
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✔
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| 資訊工程專業論文撰寫能力 |
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✔
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| 創新思考及獨立解決問題能力 |
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✔
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| 跨領域協調整合能力 |
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✔
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| 工程倫理素養與國際觀 |
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✔
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| 領導、管理及規劃能力 |
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✔
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| 時事議題理解及培養終身學習能力 |
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✔
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| 本課程培養學生下列知識： |
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介紹類神經網路的基本概念及較新的模型。包含：1.瞭解單層感知機分類器2.瞭解多層前饋網路3.瞭解聯想式記憶4.瞭解比對與自調適網路5.瞭解支撐向量機6.瞭解脈衝式網路Fundamental concepts and newer models of artificial neural systems
1. Single-layer perceptron classifiers
2. Multilayer feedforward networks
3. Associative memories
4. Matching and self-organizing networks
5. Support vector machine
6. Spiking networks
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| 每週授課主題 |
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第01週：Introduction 第02週：Neuron Model and Network Architectures_I第03週：Neuron Model and Network Architectures_II第04週：Illustrative Examples第05週：Perceptron Learning Rule _ I第06週：Perceptron Learning Rule _ II第07週：Signal and Weight Vector Spaces第08週：Linear Transformations for NN第09週：Midterm Exam第10週：Performance Surfaces and Optimum Points第11週：Performance Optimization第12週： Widrow-Hoff _ I第13週： Widrow-Hoff _ II第14週：Back-propagation _ I第15週：Back-propagation _ II第16週：Back-propagation第17週：端午節放假一天第18週：Final Project
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| 成績及評量方式 |
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平時作業及出席：40%期中考：20%期末考：20%期末報告：20%
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| 證照、國家考試及競賽關係 |
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本課程無證照、國家考試及競賽資料。
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| 主要教材 |
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1.Martin T. Hagan, Howard B. Demuth, and Mark Beale, "Neural Network Design", Thomson Publishing Inc. (教科書)
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| 建議先修課程 |
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1.Engineering Math, Linear Algebra
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| 教師資料 |
教師網頁：http://www.cyut.edu.tw/~lcliao/
E-Mail： lcliao@cyut.edu.tw
Office Hour：
星期三,第5~6節,地點:T2-703.5;
星期五,第3~4節,地點:T2-703.5;
分機:4883
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