<style>.aitbl2{background:#efefef;width:99%}.aitbl2 tr th:nth-child(2),.aitbl2 tr td:nth-child(2){text-align:right}.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="100">週次</th>
<th width="300">主題</th>
<th width="400">內容大綱</th>
</tr>
<tr>
<td width="100">1</td>
<td width="300">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>
<td width="400"></td>
</tr>
<tr>
<td width="100">2</td>
<td width="300">Python程式設計</td>
<td width="400">手把手實作練習</td>
</tr>
<tr class="tr-fight">
<td width="100">3</td>
<td width="300">Python資料處理及探索分析</td>
<td width="400">手把手實作練習</td>
</tr>
<tr>
<td width="100">4</td>
<td width="300">Python資料處理及探索分析 & 機器學習</td>
<td width="400">1. 監督式學習
<ul class=margin><li>線性迴歸 (linear regression, LASSO regression)</li>
<li>邏輯式迴歸 (logistic regression)</li>
<li>支持向量機 (support vector machine)</li>
<li>決策樹 (decision tree)</li>
<li>隨機森林 (random forest)</li>
<li>梯度提升機 (gradient boosting machine)</li>
</ul>
2. 非監督式學習
<ul class=margin><li>主成分分析 (principal componet analysis, PCA)</li>
<li>K-means (K-means clustering)</li>
<li>階層式分群 (hierarchical clustering)</li>
<li>DBSCAN</li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td width="100">5</td>
<td width="300">機器學習</td>
<td width="400">1. 監督式學習
<ul class=margin><li>線性迴歸 (linear regression, LASSO regression)</li>
<li>邏輯式迴歸 (logistic regression)</li>
<li>支持向量機 (support vector machine)</li>
<li>決策樹 (decision tree)</li>
<li>隨機森林 (random forest)</li>
<li>梯度提升機 (gradient boosting machine)</li>
</ul>
2. 非監督式學習
<ul class=margin><li>主成分分析 (principal componet analysis, PCA)</li>
<li>K-means (K-means clustering)</li>
<li>階層式分群 (hierarchical clustering)</li>
<li>DBSCAN</li>
</ul></td>
</tr>
<tr class="tr-fight">
<td width="100">6</td>
<td width="300">講師總結 & 機率與統計</td>
<td width="400">實作練習</td>
</tr>
<tr>
<td width="100">7</td>
<td width="300">機率與統計 & 深度學習</td>
<td width="400">  
<ul class=margin>1. 深度類神經網路
<ul class=margin><li>深度學習理論基礎：backpropagation, stochastic gradient descent, activation functions</li>
<li>神經網路校調：hyperparameter tuning, regularization and optimization</li>
<li>進階優化方式：batch normalization, Swish activation, etc.</li>
</ul>
2. 卷積神經網路
<ul class=margin><li>卷積過濾器與影像資料處理</li>
<li>Data augmentation</li>
<li>轉移學習</li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td width="100">8</td>
<td width="300">機率與統計</td>
<td width="400"><ul class=margin><li>敘述性統計</li>
<li>機率分布</li>
<li>抽樣與分布 & 假設檢定</li>
<li>迴歸 & 無母數分析</li>
</ul>
</tr>
<tr class="tr-exam">
<td width="100">9</td>
<td width="300">卷積神經網路</td>
<td width="400"></td>
</tr>
<tr class="tr-fight">
<td width="100">10</td>
<td width="300">講師總結 & 遷移學習</td>
<td width="400"></td>
</tr>
<tr>
<td width="100">11~15</td>
<td width="300">專題實作</td>
<td width="400">序列資料與遞迴神經網路
<ul><li>Gated recurrent unit (GRU) and Long short-term memory (LSTM)</li>
<li>時序資料處理與預測性維護</li>
<li>自然語言處理與音頻資料處理</li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr class="tr-fight">
<td width="100">16</td>
<td width="300">結業式</td>
<td width="400"></td>
</tr>
</tbody>
</table>