| 當期課號 |
7452
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中文科名 |
類神經網路與深度學習
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| 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：課程簡介第02週：什麼是深度學習？第03週：類神經網路的數學架構第04週：類神經網路的數學架構第05週：補假第06週：類神經網路系統之設計及應用第07週：機械學習之基礎概念第08週：機械學習之基礎概念第09週：期中考第10週：電腦視覺應用的深度學習第11週：電腦視覺應用的深度學習第12週：序列與文字應用的深度學習第13週：序列與文字應用的深度學習第14週：進階深度學習第15週：進階深度學習第16週：生產式深度學習第17週：期末考第18週：線上教學
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| 成績及評量方式 |
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平時作業及出席：15%期中考：20%期末考：20%期末報告：15%小考：15%隨堂模擬測驗：15%
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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.Deep Learning with PythonFrancois CholletManning Publications (教科書)
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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：
星期二,第3~4節,地點:R-306;
星期四,第3~4節,地點:R-306;
分機:4883
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