人工智慧概論 - 教學大綱
| 課程名稱 | 人工智慧概論 | ||||
| (Eng.) Calculus(II) | |||||
| 開課單位 | Bachelor Program of Electrical Engineering and Computer Science | ||||
| 課程類別 | 必修 | 學分 | 3 | 授課教師 | 林維亮 |
| 選課單位 | 電資學士 / 學士班 | 授課使用語言 | 中文 | 開課學期 | 2020-SPRING |
| 課程簡述 | |||||
| 先修課程名稱 | |||||
| 課程與核心能力關聯配比(%) | 課程目標 | Know modern AI and be able to apply to simple situations |
| 核心能力 | 1.運用數學、物理、科學及電機資訊領域之能力。 2.分析、設計與整合電機資訊相關系統之能力。 3.執行電機資訊實務所需之技術及相關軟硬體工具之能力。 |
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| 配比(%) | ||
| 課程目標之教學方法與評量方法 | 教學方法 | |
| 評量方法 | ||
| 授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共18週) | ||
| 1. What is AI? Using a game engine, Unity, to simulate a self-driving car, or other AI projects 2. Python review 3. Neural Network and Deep Learning 4. Improving Deep Neural Networks 5. Machine Learning Projects 6. Convolutional Neural Networks 7. Sequence Models 8. Reinforcement Learning |
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| 學習評量方式 | ||
| 測驗、實習、專題、上課回答 | ||
| 教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明) | ||
| Deep Learning Specialization by Andrew Ng on Coursera | ||
| 課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址） | ||
| 140.120.32.208 | ||
| 課程輔導時間 | ||
| Tuesdays, 2PM-3PM | ||