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。
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。
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。
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。
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
總成績必須為60分,其評量包含每週的測驗。