提供學生於資料科學與深度學習中學習理論基礎到時做的完整內容。透過課程的講解能對於基礎認知與實例處理各方面都有所了解。
張家銘 老師
國立政治大學 資訊科學系 助理教授
西班牙 基因調控研究中心與龐培法布拉大學 生物資訊博士
專長：生物資訊，資料科學，演算法，機器學習
彭彥璁 老師
美國加州大學聖地牙哥分校 電機與電腦工程博士
專長：影像處理、視訊壓縮、機器學習及其應用
单元 1:线性回归模型
单元 2:罗吉斯回归模型
单元 3:回归模型高端应用
单元 4:何谓人工智能
单元 5:卷积神经网络
单元 6:常用与高端深度学习技巧介绍
数据科学：本课程旨在从实务的角度介绍数据科学。学生将学习概念，R语言和处理数据各个方面所需的工具，包括数据集成，探索分析，预测建模，评估和有效的可视化，修习课程后，学生将能够将数据科学技术应用于金融科技主题。
深度学习：提供学生从深度学习理论基础到实作的完整课程，特别是监督式学习技巧，帮忙修课学生能够将上课所学知识应用到真实世界的问题中。了解深度学习中之数据表示与其背后的数学理论，并可将该理论实作。
平時測驗：佔總成績 80 % (前、後測驗各40%）
課程參與：佔總成績 20%
高中程度數學。
資料科學，採用An Introduction to Statistical Learning, with applications in R，Source: http://faculty.marshall.usc.edu/gareth-james/，當作教學參考。
深度學習，採用Deep Learning，Source:https://www.deeplearningbook.org/，當作教學參考。
課程之外可參閱書籍:
1.Neural Network and Deep Learning, http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
2.Deep Learning: A Practitioner’s Approach, https://www.amazon.com/dp/1491914254?tag=inspiredalgor20
本課程證書費用：500元
如何申請證書？
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