深度学习的原理及实务上的应用(111高中自主学习)
教师: 蔡炎龍
2022/07/01~2023/06/30
7时数/9周次 (报名结束)

概要

本课程建议之高中学群为【信息学群】【工程学群】

本课程建议之高职群别为【电机与电子】


 深度学习是近年来人工智能非常重要的工脤。要做好一个人工智能的项目,需要包括领域专家、工程师等等通力合作才能做好。不论哪一个角色,都需要了解深度学习的运作方式。本课程介绍深度学习的基础概念、了解如何构建神经网络。导入实务应用,最重要的重点为「问一个可帮我们解决痛点的好问题」。我们会讨论如何把实务的问题化为一个深度学习可解的问题。
#商业AI 系列课程

 本课程提供 深度学习的原理及实务上的应用 计划书参考范例档
 此为高中自主学习申请计划书参考范例,请依据实际状况增减修改内容。

 #人工智能

课程目标

本課程透過課程講述與實作練習,期許學生達成:

1.    瞭解深度學習的原理

2.    知道如何將實務問題用深度學習的方式解決

3.    具備基本深度學習程式的理解


授课教师

蔡炎龍 老師

教師簡介

美國爾灣加州大學數學博士,現任政治大學應用數學系副教授,學務處副學務長,職涯中心主任,新生書院總導師。長年投入Python推廣教育,擔任政大數理資訊學程召集人,政大PyDay創辦人,成效卓著。

课程进度表

单元 1:ewant学习简单上手:学习平台功能教学

单元 2:人工智能与深度学习的概念

单元 3:问个适合AI项目的好问题

单元 4:全链接神经网络 DNN

单元 5:期中考周

单元 6:卷积神经网络 CNN

单元 7:递归神经网络 RNN

单元 8:生成模式和生成对抗网络

单元 9:强化学习和AI近期发展

单元 10:期末考周

课程内容

本课程共有七大单元。每周会有数个长度约在5~10分钟不等的短片供学生观看,每单元约一个小时。除此之外,每周将安排指定作业,另有期中考、期末考、用以考核学习成果,课程架构如下

评分标准

期中考:佔總成績  50 %

評量範圍包含1~3週課程教學內容,共計有15題單選選擇題(填答即得10分,每題6),可重複作答。

 

期末考:佔總成績 50 %

評量範圍包含5~8週課程教學內容,共計有15題選擇題(填答即得10分,每題6)測驗在開課時即可作答,可重複作答。

通过标准


课程及格标准:60分满分:100分

先修科目或先备能力

僅需基礎的高中數學能力,掌握矩陣、函數的概念,以及能夠熟練使用四則運算、指數運算等基礎算式等等。

常见问答集

1.這堂課需要有程式基礎嗎?

我們歡迎沒有接觸過程式的同學一起加入,課程將會從深度學習的基礎概念開始教學。

2.這堂課是用甚麼程式語言進行教學呢?

本課程選擇的程式語言是「Python」。Python語法簡單好寫,背後社群強大,在數據分析領域本就佔有一席之地,現在部分流行的開源軟體和套件,也都是以Python作為主要實作語言。

3. 程式作業上傳可以使用哪些格式?

7次作業當中包含4次程式作業以及3次發想作業,程式作業請儲存檔案至每週指定雲端作業繳交區,並將以開啟權限的colab檔案網址回復在作業繳交區,發想作業則直接回覆在作業繳交區即可。

4. 我要如何設定colab的權限呢?

colab程式的右上角,點選「共用」→「知道連結者都能檢視」,並將設定好的網址貼到作業繳交區。

其它

本課程證書費用:250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