人工智慧與深度學習
楊朝棟
東海大學
特聘教授
數位學習經歷
- 2017年開設物聯網智慧電表/感測器應用實作課程於ShareCourse平台
- 2017年開設雲端計算與服務於ewant育網平台
學歷與專業
- 1990年東海大學資訊科學系學士
- 1992年交通大學資訊科學系碩士
- 1996年交通大學資訊科學系博士
- 研究領域包括雲端計算、平行暨分散式計算、多核心系統
- 開授包括雲端計算與服務、計算機組織、編譯器等課程
簡述
- 國家實驗研究院國網中心合聘研究員
- 國防科技發展推行會國防科技審議小組委員
- 經濟部技術處A+淬鍊計畫審查委員
- 科技部工程司資訊學門複審委員
- 南投縣政府採購稽核外聘委員
- 台灣雲端計算學會(TACC)理事中華民國大專校院資訊服務協會(ISAC)理事
- 台灣臺中軟體園區發展產學訓聯盟秘書長
- 行政院公共工程委員會專家學者
- 經濟部技術處SBIR計畫資通領域審查主委
- 台中市電腦商業同業公會顧問
- 2016年度科技部工程司產學合作計畫成果發表暨績效考評會(電子資通領域)產學優良獎
- 2016年東海大學104學年度產學合作績優獎
- 2016年至2010年連續7年獲得校方推薦為國科會補助大專校院獎勵特殊優秀人才
- 2016年台中市低碳城市傑出貢獻獎
- 科技部工程司104年度產學合作計畫成果發表暨績效考評會(電子資通領域)產學傑出獎
- 2015年東海大學103學年度產學合作績優獎
- 2015年東海大學103學年度學術著作獎
- 科技部工程司103年度產學合作計畫成果發表暨績效考評會(電子資通領域)產學傑出獎
- 指導學生四度榮獲中華民國資訊學會碩士最佳論文獎佳作
課程簡介
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：
1. 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。
2. 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。
3. 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。
適用對象
對程式設計相關課程有興趣之學員。
課程特色
1. 深度了解人工智慧的基礎知識與技術發展脈絡。
2. 實際引導學員機器學習的標準工作流程。
3. 透過各種模型大量的實際應用熟悉最佳的實作方式。
課程進度
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
先備知識
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%