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Academic Affairs 教學大綱、計畫及核心能力
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教學大綱暨計畫 Syllabus & Teaching Plan
課程名稱
Course Name
深度學習理論與實務
Deep Learning Theory and Practice
系所課號
Curriculum No.
CSIE4037
學年期 / 課號
Semester / Serial No
113  - 1  / 2159
修別
Required/Elective
選修
授課方式
Course Type
遠距教學(非同步)
開課班級
Class
資工系四
講授-實習-學分
Credits
3-0-3
上課時間教室
Schedule/Classroom
4-BCD/EB110
授課教師(教師所屬系所)
Instructor(Department)
許正欣(資工系)
人數上限
Max
限37人
教師聯絡資訊E-mail及分機(可洽詢教師所屬系所)
Instructor’s E-mail and Ext.(contact the department)
jssheu@yuntech.edu.tw / 4513
備註
Instructor
遠距教學(非同步)
課程簡介
Course Introduction
深度學習 (Deep Learning) 是近年來備受重視之機器學習 (Machine Learning) 的一個分支。深度學習根源於類神經網路 (Artificial Neural Network) 模型,但今日深度學習的技術和它的前身已截然不同,目前最好的語音辨識和影像辨識系統都是以深度學習技術來完成。這門課程會有傳統之機器學習簡介、類神經網路以及深度學習理論基礎與應用的發展及趨勢。
教學目標
Teaching Objectives
本課程同時著重理論基礎與實務能力。使學生具有完整的機器學習理論基礎,包含:傳統之常用的機器學演算法、類神經網路架構以及深度學習技術。並訓練學生使用Python程式語言、Google Tensorflow 深度學習網路架構與Keras 高階深度學習函式庫等來建立實務能力。
評量方式
Evaluation methods
作業、專案
課業輔導時間
Office hours
Mon 9:30~16:00, Wed 9:30~16:00, Fri 9:30~16:00
教材網站資訊
Teaching Materials
教學計畫附件
Attachment File
※請遵守智慧財產權觀念。不得非法影印教科書。 
週次教學內容與作業進度教學方式備註各週遠距上課網址( 按我進TronClass課程目錄 )
第1週 Machine Learning Basics 面授
第2週 Deep Learning Fundamentals 面授
第3週 Deep Learning Fundamentals 面授
第4週 Parallelizing Neural Network Training with TensorFlow 遠距教學
第5週 Parallelizing Neural Network Training with TensorFlow 面授
第6週 Going Deeper – The Mechanics of TensorFlow 面授
第7週 Going Deeper – The Mechanics of TensorFlow 面授
第8週 Going Deeper – The Mechanics of TensorFlow 遠距教學
第9週 Classifying Images with Deep Convolutional Neural Networks 面授
第10週 Classifying Images with Deep Convolutional Neural Networks 面授
第11週 Classifying Images with Deep Convolutional Neural Networks 面授
第12週 Modeling Sequential Data Using Recurrent Neural Networks 遠距教學
第13週 Modeling Sequential Data Using Recurrent Neural Networks 遠距教學
第14週 Modeling Sequential Data Using Recurrent Neural Networks 面授
第15週 Sequence-to-sequence Model 遠距教學
第16週 Sequence-to-sequence Model 面授
第17週 Generative Adversarial Networks for Synthesizing New Data 遠距教學
第18週 Generative Adversarial Networks for Synthesizing New Data 面授