| 學分數 |
3
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修課時數 |
3
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開課班級 |
日間部博士班1年級 A班
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| 本課程培養學生下列知識： |
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1. 知識：使學生明暸什麼是類神經網路(Artificial Neural Network)及各類模型
2. 技能：使學生懂得去運用類神網路及Matlab來處理研究上的問題
3. 態度：讓學生能有多一項研究的工具來解問研究相關問題
4. 其他：本課程也讓學生閱讀其它相關之類神網路paper1.學生能了解類神經網路的概念。2.學生能了解類神經網路監督式模型。3.學生能了解類神經網路混合式模型。4.學生能了解類神經網路非監督式模型。5.學生能運用MatLab操做類神經網路。This course is designed to let students understand what are artificial neural network(ANN) models. Students will be guided to understand how ANN is constructed, functioned, and applied. To demonstrate the applicability of ANN, examples and projects will be used throughout the lecture.
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| 每週授課主題 |
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第01週：Intro. to ANN第02週：Intro to ANN & Machine Learning第03週：ANN Basic Concept第04週：Perceptron第05週：Multilayer ANN第06週：Back Propagation & Matlab第07週：Back Propagation第08週：SOM network第09週：Midterm Exam 第10週：SOM network; Annaconda;第11週：Deep Learning; Annaconda;第12週：CNN; python with tensor flow第13週：RNN第14週：Other Deep Learning models第15週：Other Deep Learning models第16週：Final project & Presentation第17週：Final project & Presentation第18週：Final Exam & Presentation
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| 成績及評量方式 |
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平時作業/小考/上課問答表現/出席率/平時小報告：50%期中考：20%期末簡報 / 期末project & 報告：30%
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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.Tronclass平台(數位學習平台)
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| 教師資料 |
教師網頁：www.cyut.edu.tw/~lhli
E-Mail： lhli@cyut.edu.tw
Office Hour：
星期一,第5~6節,地點:T2-951;
星期三,第5~6節,地點:T2-951;
分機:
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