週次 | 主題 | 內容大綱 |
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1 | 課程介紹與人工智慧概觀 | |
1-3 | Python 程式設計 | - 環境建置與使用 & 基礎語法
- 函式 & 生成器
- 正規表示式 & 類別
- Numpy
- Pandas
- Matplotlib
- Python 爬蟲
- 實作練習
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4-5 | Python 資料處理及探索分析 | |
6-8 | 機器學習基礎與演算法 | - 機器學系概論
- 迴歸與維度縮減
- 非監督式學習方法
- 監督式學習方法 (SVM, decision tree, random forest, etc.)
- 學習理論、泛化與特徵重要性
- 實作練習
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9-10 | 深度學習 | - 深度學習理論基礎:backpropagation, stochastic gradient descent, activation functions
- 神經網路校調:hyperparameter tuning, regularization and optimization
- 訓練優化技巧
- Data augmentation
- Tensorflow 程式設計
- 實作練習
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10-12 | 卷積神經網路 | |
12-13 | 遷移學習 | |
13-15 | 專題實作 | |
16 | 結業典禮 / 成果發表 | |