本课程建议学群为【信息学群】、【工程学群】
※本课程10/26正式开始,10/19~10/25为准备周供学员测试帐号和预习
本课程提供免费试阅片段,敬请点击下方试阅:
试阅1-1
Ø 本次课程目前仅开放给人才培育计划录取学生。
Ø 报名资格:班排名前20%的国高中职在校生(特殊班及检附推荐函者不在此限)
Ø 若欲报名课程,请至计划网站报名,相关信息请参考网站说明与介绍。
Ø 课程简介
人工智能(Artificial Intelligence)旨在研究如何实现智能机器的科学与工程,其中深度学习(Deep Learning)技术近年来获得非常大的进步与关注,如影像、语音辨识等应用,甚至能在围棋上战胜人类,都让我们看到深度学习技术的潜力与未来影响。本课程浅谈人工智能发展进程,从介绍机器该如何学习开始,讲述神经网络(Neural network) 架构与理论;延伸到近年来的热门深度学习技术,包含卷积神经网络(Convolution neural network)、递归神经网络(Recurrent neural network)架构与理论,最后分享目前热门的研究进展,如产生式模型(Generative model)、深度增强学习(Deep reinforcement learning)。对于学习本课程的学员来说,可以获得深度学习的相关背景知识与最新研究成果,对后续相关领域之学习或是应用上有相当大的帮助。
孫春在老師
孫春在老師為美國加州大學柏克萊分校資訊工程博士,目前為國立交通大學資訊工程系特聘教授。研究興趣為模糊類神經網路、演化式計算、數位學習、數位遊戲、電腦模擬。孫老師的研究領域除了著重在科技研發,也重視資訊社會與教育的關懷,期能透過研究,提升社會對科技的認識以及學生對學習的成效。
柯維然老師
柯維然老師為交通大學資訊工程研究所博士班,研究興趣為交通工程、交通事故統計分析、人工智慧、深度學習等,並有應用深度學習於車流預測與生成式模型相關研究。目前服務於新竹市警察局,開發多個警政資料分析系統,曾受邀至交通部、交通大學、Python社群演講。
1 Section:ewant学习简单上手:学习平台功能教学
2 Section:人工智能(一) (Artificial Intelligence - 1)
3 Section:人工智能(二) (Artificial Intelligence - 2)
4 Section:神经网络(一) (Neural Network - 1)
5 Section:神经网络(二) (Neural Network - 2)
6 Section:迈向深度学习
7 Section:卷积神经网络 (Convolution Neural Network)
8 Section:递归神经网络 (Recurrent Neural Network)
9 Section:最新研究进展
11 Section:在线交互(三次)
※课程面授时间表
日期
主题内容
交互方式
初探人工智能(暂定)
在线即时交互
深度学习重点整理(暂定)
前沿深度学习研究与应用(暂定)
笔试
实体面授课堂
◎在线交互将利用Joinnet平台,于在线即时与修课学生作交互授课,将会由乐学网负责提供技术服务,协助教师与学生的连接事宜。
課程證書將分為學習證書及結業證書,差異在是否有完整參與本計畫之培訓,以下說明:
1.【修業證書】:作業4次,各佔60%(取高分的) + 線上期末測驗佔40%
2.【結業證書】:作業4次(取高分的)佔40%,線上期末測驗佔20%,實體期末考1次,佔40%
※ 本計畫將舉行一次期末實體面授,地點將訂於國立交通大學(詳細地點將另外確認)。
※成績將於實體面授課後20個工作天內發佈。
※證書將於公佈成績後20個工作天內寄發。
基礎微積分及線性代數
有機率與統計相關先備知識佳
本課程證書費用:500元
如何申請證書?
1.點選右上方的「小白人」。
2.點選「證書下載」。
3.畫面即會轉到申請證書系統中,請點選「我要申請證書」。
4.點選「我要搜尋」開始申請證書。
詳細證書下載流程說明請點這裡