| 學分數 |
3
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修課時數 |
3
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開課班級 |
碩士班2年級 A班
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| 本課程培養學生下列知識： |
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本課程的目的是讓學生熟悉類神經網路（ANN）的理論，並訓練學生用Python程式設計。課程內容包括：神經網路、感知機、Adaline、倒傳遞類神經網路（BPN）、卷積神經網路（CNN）、自組織映射圖網路（SOM）、霍普菲爾神經網路（HNN）等。1.了解類神經網路的歷史與未來發展。2.了解類神經網路的基本理論與演算法。3.熟悉使用python開發類神經網路系統。4.使用類神經網路進行實驗，並分析結果。The purpose of this course is to familiarize students with the theory of artificial neural network (ANN), and to train students to program the ANN with Python. Course contents include: Introduction to ANN, Perceptron, Adaline, Back-Propagation Networks (BPN), Convolutional Neural Network (CNN), Self-Organizing Map (SOM), Hopfield Neural Network (HNN), etc.
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| 每週授課主題 |
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第01週：課程簡介、作業1第02週：類神經網路簡介、作業2第03週：類神經網路分類、作業3第04週：感知機、作業4第05週：Adaline和MAdaline、作業5第06週：多層感知機1、作業6第07週：多層感知機2、作業7第08週：多層感知機3第09週：多層感知機4第10週：期中考第11週：期中報告1第12週：期中報告2第13週：卷積神經網路1第14週：卷積神經網路2第15週：自組織映射圖網路、作業8第16週：霍普菲爾神經網路、作業9第17週：期末報告1第18週：期末報告2
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| 成績及評量方式 |
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作業：20%期中考：20%期中報告：20%期末報告：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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| 教師資料 |
教師網頁：http://www.cyut.edu.tw/~t2020013/
E-Mail： t2020013@cyut.edu.tw
Office Hour：
星期二,第5~6節,地點:E-616;
星期三,第5~6節,地點:E-616;
分機:7038
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