機器學習基礎理論與實作
張哲誠
逢甲大學
助理教授
張哲誠博士畢業於國立中興大學電機工程所博士班，隨後進入財團法人車輛研究測試中心（ARTC）服研發替代役。張博士於車輛中心服役期間，與研發團隊一同發表多篇國際論文、多項發明專利及獲得多次研發相關獎項，並曾兩次作為交換學者前往美國柏克萊大學（UC Berkeley）及美國密西根大學（University of Michigan）進行學術交流及智慧車輛相關研究。張博士於役期結束後，隨即進入逢甲大學資訊工程學系擔任助理教授職務，目前正在進行的研究包含人工智慧演算法整合電腦視覺的智慧車輛系統開發、嵌入式系統應用開發與平行及分散式系統演算法設計。
課程簡介
本課程將基於第一階段課程所習得之python語言及技巧，將機器學習應用及雲端計算資源導入，讓同學們能夠理論及實作並重，更能有效率地吸收知識。
人工智慧的研究歷史從以推理開始，到目前以學習為重點進行發展。我們可以將機器學習視為人工智慧的分支，也就是以機器學習來解決人工智慧中的問題。機器學習在近年來已發展為一門多領域整合學科，主要是設計一些可以讓電腦自動學習的演算法，從資料中獲得規律，並利用取得的規律對未知資料進行預測。
本課程將會基於一些實作及其對應之學術理論為基礎，漸近地帶領同學進入機器學習的核心技術及應用領域，並利用現實生活中實際的例子讓同學能夠更有效地了解機器學習技術的用途。
課程目標
學習機器學習基礎理論。
了解機器學習技術背後的技術核心。
學習如何利用免費的雲端計算資源實現機器學習應用（Google Colab）。
學習如何建立一個機器學習專案來解決問題。
適用對象
對機器學習技術有興趣的高中以上學生，有python程式設計學習經驗尤佳。
課程特色
理論與實作並行，讓同學對於學習能有興趣。
理論搭配實際範例，讓同學更有效率地學到機器學習的核心技術。
利用免費的雲端計算資源實現機器學習，讓同學能與世界上的主流開發技術接軌。
建立專案來解決現實生活中遇到的問題，可以讓同學了解機器學習確實能幫助提升人類的生活品質。
課程進度
第1單元：人工智慧簡介
第2單元：人工智慧演算法介紹
第3單元：Google Colab 雲端計算平台介紹
第4單元：專題實作：阿拉伯數字辨識 MNIST
第5單元：專題實作：常用圖像辨識 CIFAR
第6單元：專題實作：資料分析 Titanic passengers dataset
第7單元：專題實作：語意分析 Large Movie Review Dataset
先備知識
總成績必須為60分，其評量包含每週的測驗。
完成課程即可獲得證書