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本課程承接上個學期「數學軟體應用」, 我們學習了基本的 Python 語法, 並且瞭解如何作「數據分析」及「機器學習」。這個學期的「計算機程式」, 我們會以「深度學習 (人工智慧)」為主要的課題, 除了介紹人工智慧的基本概念與程式技巧, 並且同學們需要分組發想一個運用 AI 解決的實務問題。
能力項目說明
1. 瞭解人工智慧, 尤其是深度學習的概念。
2. 能夠寫各種深度學習模式的程式。
3. 能夠知道要做一個深度學習專案, 會需要什麼條件, 會碰到什麼困難, 及可能的解決方式。
4. 能運用於自身專業領域，把 AI 作為解決該領域問題的一種工具。
每週課程, 請同學回去務必複習, 有問題儘快找老師或助教討論。每一位同學依之前的經驗, 可能需要花不同的複習和練習時間, 我們預估每位同學在課程之外大約需要再花 4 小時以上的理解、練習、反思時間。
原則上一週是理論說明, 一週是實作介紹。我們的作業也會分成兩種類型:
[理論週]
1. 我們學到的模式或方法, 可以怎麼應用到實務問題?
2. 自選的小程式練習
[程式週]
上課介紹的程式, 再調整、或用不同的數據集來試驗。
【第 1週】 2月19日: 課程說明及深度學習問題介紹
【第 2週】 2月26日: 全連結神經網路及神經網路的學習方式
【第 3週】 3月 4日: 全連結神經網路實作 (DNN)
【第 4週】 3月11日: 圖形辨識天王卷積神經網路
【第 5週】 3月18日: 卷積神經網路實作 (CNN)
【第 6週】 3月25日: 有記憶的遞歸神經網路
【第 7週】 4月 1日: 遞歸神經網路實作 (RNN)
【第 8週】 4月 8日: 小組專案提案 (A)
【第 9週】 4月15日: 小組專案提案 (B)
【第10週】 4月22日: 專題 (一) 讓電腦有創作能力的生成對抗網路 (GAN)
【第11週】 4月29日: 高階神經網路程式技巧 Functional API 寫法
【第12週】 5月 6日: 高階神經網路實作專題: GAN, VAE 等
【第13週】 5月13日: 專題 (二) AlphaGo 與強化學習
【第14週】 5月20日: 校慶運動會
【第15週】 5月27日: 專題 (三) 遷移學習
【第16週】 6月 3日: 高階神經網路實作專題: 遷移學習實作
【第17週】 6月10日: 期末專題報告 (A)
【第18週】 6月17日: 期末專題報告 (B)
[作業] 60% (個人成績)
1. 每次的作業 5 點 (神經網路程式或建模作業)
2. 每次自選小程式作業一個 2 點 (大約兩週開放一次)
[期末專題] 40% (期中提案 10%, 期末報告 30%, 團體成績)
[特别加分/扣分項目]
1. 課程參與 (最高加 6 分)
2. 閃電秀分享 (每次加 3 分)
3. 小組互評 (最多加減 3 分)
* 很認真做作業、專題、分享的同學, 分數可能會破百, 但本課程最高分是給到 99 分, 代表意義是學習非常好, 但任何科目我們都還有可以更進一步學習的地方。
Aurélien Géron, "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems 2nd Edition." (一定要第二版!)
這是主要參考書籍, 雖然沒有一定要購買, 但強烈建議要有。這是目前程式實作最符合本課程的書!
https://moodle.nccu.edu.tw