| 學分數 |
3
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修課時數 |
3
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開課班級 |
日間部四年制4年級 A班
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| 本課程培養學生下列知識： |
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1. 知識：介紹機器學習方法為主,探討機器學習技術在預測、識別、分群、情緒分析的應用， 各種機器學習的方法 2. 技能：使學生能夠利用不同工具建立機器學習系統 3. 態度：培養學生主動查詢相關知識的應用能力 4. 其他：透過專題培養學生完成專案的能力。1.了解機器學習的歷史與未來發展。2.了解機器學習演算法。3.熟悉機器學習工具使用。4.閱讀機器學習相關議題技術文件。5.撰寫機器學習相關研究報告。1. Knowledge: Introduction to machine learning methods. To explore the development of machine learning techniques in the prediction, recognition, clustering, sentiment analysis applications. Let students establish the variety of machine learning ability. 2. Skills: to enable students to use different tools to create machine learning systems. 3. Attitude: students have actively query the relevant knowledge of the applications of machine learning. 4. Other: students learn to complete a machine learning project.
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| 每週授課主題 |
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第01週：課程簡介第02週：分類問題第03週：分類器第04週：資料準備第05週：資料維度降低第06週：模型評估第07週：綜合學習第08週：情緒分析第09週：期中考第10週：機器學習應用第11週：迴歸分析第12週：聚類分析第13週：多層神經網路第14週：平行化神經網路學習第15週：深度學習第16週：卷積類神經網路第17週：遞迴類神經網路第18週：期末考試
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| 成績及評量方式 |
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平時作業及出席：30%期中考：30%期末專題發表：40%
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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 |
1.Machine Learning PythonSebastian RaschkaPackt Publishing978-1783555130 (教科書)2.機器學習：類神經網路、模糊系統以及基因演算法則 ,蘇木春、張孝德 ,全華 , 9789864632060 ,2016 ,4(其他)
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| 教師資料 |
教師網頁：http://www.cyut.edu.tw/~shwu/
E-Mail： shwu@cyut.edu.tw
Office Hour：
星期二,第3~4節,地點:E-734;
星期三,第3~4節,地點:E-734;
分機:4534
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