1081學期 課程基本資料/Course Information
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系所 / 年級 |
人工智慧博士學位學程 1年級 |
課號 / 班別 |
EI100006 / A |
學分數 |
3學分 |
選 / 必修 |
必修 |
科目中文名稱 |
機器學習 |
科目英文名稱 |
Machine Learning |
主要授課老師 |
呂威甫 |
開課期間 |
一學年之上學期 |
人數上限 |
20 人 |
已選人數 |
6 人 |
課程種類 |
一般課 |
課程類別 |
系定 |
學程 |
學程必修 |
全英授課 |
否 |
起始週 / 結束週 / 上課地點 / 上課時間
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第1週 / 第18週 / H103 / 星期5第5節
第1週 / 第18週 / H103 / 星期5第6節
第1週 / 第18週 / H103 / 星期5第7節
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教學綱要/syllabus |
第一部分/Part I(※依課程委員會審議之內容決議填入) |
一、教學目標所要達成之能力培養項目: [依據課程委員會審議通過之課程與基本素養/核心能力關聯表填寫] |
Item |
基本素養/核心能力 Core Literacy/Core Competencies |
相關性 Relevance |
高度相關 |
中度相關 |
1 |
具有資訊專業領域之知識 |
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2 |
具有創新思考、獨立解決問題之能力 |
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3 |
具有撰寫專業論文及簡報能力 |
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4 |
具策劃及執行專案之能力 |
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5 |
具有溝通、協調及跨領域團隊合作之能力 |
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6 |
具有終身學習與因應資訊專業領域快速發展之能力 |
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7 |
認識並遵循學術與工程倫理 |
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8 |
具國際觀及科技前瞻視野 |
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SDGs Item |
SDGs目標 SDGs goal |
SDGs描述 SDGs description |
無相關項目 No related items |
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二、教學目標 (Objective) |
1.認知面:[使學生理解、應用、分析、綜合、比較、推論、評估本課程之理論與概念]:
使學生瞭解各種計算學習的數學模式,並進而能善用至生醫資訊相關問題,以強化其研究能力
2.技能面[使學生能獲得運用與實做本課程理論與概念之技巧]:
透過數學模式的推導及解說,使學生具備使用方法及相關軟體的能力
3.情意面[能引發學生對本課程之興趣,激發學生學習動機,增加觸類旁通與自主學習]:
運用類推及比喻的方式,使學生容易瞭解各種模式而激發其興趣
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三、符合教學目標之課程內容設計 |
智能中很基本且重要的一部分是基於經驗的學習以提升其能力,因此透過智慧型的數學模式使電腦學習已是一項很熱門的領域。本課程的設計將介紹數種常被使用的數學模式。 |
四、先修科目 (Pre Course) |
微積分、線性代數、統計、機率 |
第二部分/Part II |
一、多元教學方法 (Teaching Method) |
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二、多元教學方法與教育目標的連結 |
您所勾選之教學方法與何種基本素養/核心能力有關? |
1.講述 | 2.學生上台報告 | 3.學生實作 | 4.e化教學 | 5.一分鐘回饋 |
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三、參考書目 (Reference) [符合教學目標之參考書目] |
中文參考書目 |
Introduction to Machine Learning, Ethem Alpaydin, 2nd, MIT, 2010
Machine Learning, Tom M. Mitchell, McGraw-Hill, 1997 |
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四、教學進度 (Syllabi) [符合教學目標之教學進度] |
教學進度與何種基本素養/核心能力有關?
日期 (Date) |
授課內容 (Course Contents) |
授課教師 (Teacher) |
授課方式 (Teaching methods) |
2019/9/13 |
課程簡介 Introduction |
呂威甫 |
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2019/9/20 |
監督式學習 Supervised Learning |
呂威甫 |
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2019/9/27 |
監督式學習 Supervised Learning |
呂威甫 |
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2019/10/4 |
貝氏決策理論 Bayesian Decision Theory |
呂威甫 |
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2019/10/11 |
貝氏決策理論
Bayesian Decision Theory |
呂威甫 |
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2019/10/18 |
分群 Clustering |
呂威甫 |
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2019/10/25 |
分群 Clustering |
呂威甫 |
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2019/11/1 |
決策樹 Decision Tree |
呂威甫 |
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2019/11/8 |
期中考 Minterm Exam |
呂威甫 |
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2019/11/15 |
線性判別分析 Linear Discrimination |
呂威甫 |
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2019/11/22 |
線性判別分析 Linear Discrimination |
呂威甫 |
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2019/11/29 |
多層感知機 Mutilayer Perceptrons |
呂威甫 |
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2019/12/6 |
多層感知機 Mutilayer Perceptrons |
呂威甫 |
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2019/12/13 |
核心機器 Kernal Machines |
呂威甫 |
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2019/12/20 |
核心機器 Kernal Machines |
呂威甫 |
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2019/12/27 |
整合學習 Combining Multiple Learners |
呂威甫 |
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2020/1/3 |
元旦 |
呂威甫 |
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2020/1/10 |
期末報告 Final Presentation |
呂威甫 |
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五、多元評量方法 (Evaluation) [所勾選評量方法之評分加總為100分] |
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六、多元評量方法與教育目標的連結 |
您所勾選之評量方法與何種基本素養/核心能力有關? |
1.期末筆試 |
2.小組作業 |
3.個人上台報告 |
4.出席狀況 |
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七、講義位址(http://) |
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