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<table class="aitbl aitbl2">
<tbody>
<tr>
<th width="80">週別</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>課程介紹與人工智慧概觀</td>
<td></td>
<td>Python 快速上手與爬蟲實務</td>
</tr>
<tr>
<td>2</td>
<td>機率與統計</td>
<td>1. 敘述性統計、機率分布與抽樣方法
2. 參數估計與假設檢定
3. 無母數統計
4. 迴歸分析</td>
<td>Python 資料處理、分析與視覺化</td>
</tr>
<tr>
<td>3</td>
<td>機器學習基礎與演算法</td>
<td>1. 機器學系概論
2. 迴歸與維度縮減
3. 非監督式學習方法</td>
<td>機器學習實作 (一)</td>
</tr>
<tr>
<td>4</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.)
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>5</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
2. 神經網路校調：hyperparameter tuning, regularization and optimization</td>
<td>深度學習基礎實務、Tensorflow 程式設計與多層感知器 (MLP)</td>
</tr>
<tr>
<td>6</td>
<td>深度學習理論入門</td>
<td>1. 訓練優化技巧
2. 卷積神經網路
3. 卷積過濾器與影像資料處理
4. Data augmentation</td>
<td>捲積神經網路 (CNN) 與遷移學習 (Transfer learning) 實作</td>
</tr>
<tr>
<td>7</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
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</td>
</tr>
<tr class="tr-exam">
<td>8</td>
<td>深度學習於自然語言處理
(Natural Language Processing, NLP)</td>
<td>深度學習於
1. 聊天機器人 (chatbot)
2. 情緒分析 (sentiment analysis)
3. 文字摘要 (text summarization)</td>
<td>自然語言處理與文字探勘 (NLP) 
期中考</td>
</tr>
<tr>
<td>9</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
1. GRU and LSTM
2. 時序資料處理與預測性維護
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>深度學習理論：強化學習
(Reinforcement Learning, RL)</td>
<td>強化學習基礎
1. Markov decision process
2. Q-learning &amp; Deep-Q Network
3. Policy gradient</td>
<td>強化學習實作：Gaming AI
專題實作</td>
</tr>
<tr>
<td>11</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>12-15</td>
<td>專題實作與讀書會分享</td>
<td></td>
<td>專題實作</td>
</tr>
<tr class="tr-exam">
<td>16</td>
<td>結業典禮 / 成果發表 &amp; 就業媒合會</td>
<td></td>
<td></td>
</tr>
</tbody>
</table>