<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.tr-fight td{background:#DBE1F2}.tr-exam td{background:#F3E29A}.tr-subject td{background:#E2AE84}.tr-totalhours{border-top:5px solid #111}.aitbl2 ul.margin{margin-left:19px}.aitbl2 li{list-style:none;padding-left:13px}.aitbl2 li::before{content:'- ';margin-left:-12px}</style>
<table class="aitbl aitbl2">
<tbody>
<tr>
<th width="80">週別</th>
<th width="150">期間</th>
<th width="300">主題課程</th>
<th width="600">內容大綱</th>
<th width="400">實作課程</th>
</tr>
<tr>
<td >1</td>
<td >2018/5/12 ~ 2018/5/18</td>
<td >課程介紹與人工智慧概觀</td>
<td></td>
<td >Python 程式設計基礎速遊</td>
</tr>
<tr>
<td >2</td>
<td >2018/5/19 ~ 2018/5/25</td>
<td >機率、統計與R語言</td>
<td  >
1. 敘述性統計與機率分布 <br>
2. 參數估計與假設檢定 <br>
3. 無母數統計 <br>
4. 平滑方法</td>
<td >認識 R 語言與資料前處理與基礎統計分析</td>
</tr>
<tr>
<td >3</td>
<td >2018/5/26 ~ 2018/6/1</td>
<td >機率、統計與R語言</td>
<td  >
1. 抽樣方法 <br>
2. 迴歸 <br>
3. 探索性資料分析與資料視覺化</td>
<td >R 語言探索性資料分析與資料視覺化及進階應用</td>
</tr>
<tr>
<td  >4</td>
<td >2018/6/2 ~ 2018/6/8</td>
<td >機器學習基礎與演算法</td>
<td  >
1. 機器學系概論 <br>
2. 迴歸與維度縮減 <br>
3. 非監督式學習方法</td>
<td >機器學習實作 (一)</td>
</tr>
<tr>
<td >5</td>
<td >2018/6/9 ~ 2018/6/15</td>
<td >機器學習基礎與演算法</td>
<td  >
1. 監督式學習方法 (SVM, decision tree, random forest, etc.) <br>
2. 學習理論、泛化與特徵重要性</td>
<td >機器學習實作 (二)</td>
</tr>
<tr>
<td >6</td>
<td >2018/6/16 ~ 2018/6/22</td>
<td >深度學習理論入門</td>
<td  >
1. 深度學習理論基礎：backpropagation, stochastic gradient descent, activation functions <br>
2. 神經網路校調：hyperparameter tuning, regularization and optimization</td>
<td >Tensorflow 程式設計</td>
</tr>
<tr>
<td >7</td>
<td >2018/6/23 ~ 2018/6/29</td>
<td >深度學習理論入門</td>
<td  >
1. 進階優化方式：batch normalization, Swish activation, etc. <br>
2. 卷積神經網路 <br>
3. 卷積過濾器與影像資料處理 <br>
4. Data augmentation</td>
<td >多層感知器 (MLP) 與捲積神經網路 (CNN) 實作</td>
</tr>
<tr class="tr-exam">
<td >8</td>
<td >2018/6/30 ~ 2018/7/6</td>
<td  >深度學習於自然語言處理
(Natural Language Processing, NLP)</td>
<td  >深度學習於 <br>
1. 聊天機器人 (chatbot) <br>
2. 情緒分析 (sentiment analysis) <br>
3. 文字摘要 (text summarization)</td>
<td >自然語言處理與文字探勘 (NLP) <br>
期中考
</td>
</tr>
<tr>
<td >9</td>
<td >2018/7/7 ~ 2018/7/13</td>
<td  >深度學習理論：遞迴神經網路
(Recurrent Neural Network, RNN)</td>
<td  >序列資料與遞迴神經網路基礎 <br>
1. GRU and LSTM <br>
2. 時序資料處理與預測性維護 <br>
3. 自然語言處理與音頻資料處理</td>
<td >遞迴神經網路 (RNN) 實作：情感分析與新聞標題產生</td>
</tr>
<tr>
<td >10</td>
<td >2018/7/14 ~ 2018/7/20</td>
<td  >深度學習理論：生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)</td>
<td >生成式對抗網路 (GANs)：何謂生成式對抗網路</td>
<td  >生成式對抗網路實作：詩詞產生器
專題實作</td>
</tr>
<tr>
<td >11</td>
<td >2018/7/21 ~ 2018/7/27</td>
<td  >深度學習理論：生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)</td>
<td >進階生成式對抗網路 (WGAN, EBGAN, infoGAN, etc.) Training tips of GANs</td>
<td >專題實作</td>
</tr>
<tr>
<td >12</td>
<td >2018/7/28 ~ 2018/8/3</td>
<td  >深度學習理論：強化學習
(Reinforcement Learning, RL)</td>
<td  >強化學習基礎 <br>
1. Markov decision process <br>
2. Q-learning &amp; Deep-Q Network <br>
3. Policy gradient</td>
<td  >強化學習實作：Gaming AI
專題實作</td>
</tr>
<tr>
<td >13</td>
<td >2018/8/4 ~ 2018/8/10</td>
<td  >深度學習理論：強化學習
(Reinforcement Learning, RL)</td>
<td >Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C), Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)</td>
<td >專題實作</td>
</tr>
<tr>
<td >14</td>
<td >2018/8/11 ~ 2018/8/17</td>
<td >深度學習於電腦視覺之應用</td>
<td  >
1. 經典神經網路比較：VGG, ResNet &amp; DenseNet <br>
2. 深度學習於電腦視覺之應用與案例</td>
<td  >進階捲積神經網路於電腦視覺之應用
專題實作</td>
</tr>
<tr>
<td >15</td>
<td >2018/8/18 ~ 2018/8/24</td>
<td >平行處理與 GPU 程式入門</td>
<td></td>
<td >專題實作</td>
</tr>
<tr>
<td >16</td>
<td >2018/8/25 ~ 2018/8/31</td>
<td >如何開始一個 AI 新創</td>
<td></td>
<td >專題實作</td>
</tr>
<tr class="tr-exam">
<td >17</td>
<td >2018/9/1</td>
<td >結業典禮 / 成果發表 &amp; 就業媒合會</td>
<td></td>
<td></td>
</tr>
</tbody>
</table>
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