摘要
本課程將帶領學員從零開始學習關於 AI 的所需知識，帶領學員從數據的收集，數據的整理，機器學習與深度學習的認識與理解，到最後能夠自己針對議題設計出解決問題的 AI 人工智慧方案，以此課程設計期望訓練出能力與知識全面的 AI 人才。
課程目標
本課程透過課程講述與實作練習，希望學生達成幾點目標：
- 學習基礎的深度學習程式撰寫，掌握如模型建立、損失函數、優化方法等核心概念。
- 學習計算思維，進而發展將各種問題程式化，並有效解決的能力。
- 理解人工智慧的基本概念與技巧，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。
授課教師
課程進度表
單元 1:什麼是人工智慧?
單元 2:神經網路的概念與模型
單元 3:機器學習的基本知識
單元 4:如何使用神經網路
單元 5:電腦視覺的深度學習
單元 6:期中考
單元 7:序列資料的深度學習
單元 8:進階深度學習技巧
單元 9:生成式深度學習
單元 10:遷移式學習與物件辨識
單元 11:期末考
課程內容
- 深度了解人工智慧的基礎知識與技術發展脈絡。
- 實際引導學員機器學習的標準工作流程。
- 透過各種模型大量的實際應用熟悉最佳的實作方式。
上課形式
東海大學109-1校內課程《選修-工程AI導論》，東海大學學生請使用學校信箱進行註冊選課，以利成績作業。
評分標準
Ø 平時作業與測驗：50%
每週1次作業或測驗(不含期中期末考)，佔50%
Ø 期中考：20%
第六週進行期中考測驗
Ø 期末考：20%
第十一週進行期末考測驗
Ø 討論區互動：5%
於課程討論區參與老師和課程助教互動討論，文字內容於針對討論議題進行討論，佔5%。
Ø 問卷：5%
授課大綱
（請輸入資料）