每日課程原則如下:
時段 | 內容 |
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09:30am ─ 12:30pm | 早上課程 |
12:30pm ─ 02:00pm | 午餐時間 (lunch box) |
02:00pm ─ 05:30pm | 下午課程 |
05:30pm ─ 07:00pm | 交流晚餐 (buffet) |
07:00pm ─ 08:30pm | 案例研究與交流討論 |
課程安排
日期 | 主題 | 內容大綱 |
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2018/01/27 (六) | 課程介紹 & 人工智慧概觀 | |
2018/02/03 (六) | 統計與資料分析 | 1. 機率與統計 2.?抽樣、分布、假設檢定 & 迴歸模型 3. 探索行資料分析與資料探勘 |
2018/02/10 (六) | 機器學習與演算法概論 | 1. 監督式學習
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2018/02/24 (六) | 深度學習入門 | - 深度學習的基礎理論 - 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN) - 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN) - 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM) - 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) |
2018/03/03 (六) | 手把手的機器學習及深度學習 | - 機器學習案例 - 多層感知器案例 - 深度捲積網路案例 |
2018/03/10 (六) | 電腦視覺 | - 影像分類 - 物體偵測 - 影像分割 - 影像描述 |
2018/03/17 (六) | 文字探勘與自然語言處理 | - 情緒分析 - 文字摘要 |
2018/03/24 (六) | 聊天機器人 | 傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人 |
2018/03/31 (六) | 推薦系統 | - 關聯式推薦 (association rule) - 內容推薦 (content-based recommendation) - 協同過濾推薦 (collaborative filtering) - 深廣學習 (wide & deep learning) 推薦系統 |
2018/04/14 (六) | 語音與音樂訊號處理 | |
2018/04/21 (六) | 人工智慧於產業應用之案例分析 | |
2018/04/28 (六) | 期末發表會及結業典禮 |
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