<table class="aitbl" style="width: 75%;">
<tbody>
<tr>
<th width="100">週次</th>
<th width="200">主題</th>
<th width="500">內容大綱</th>
</tr>
<tr>
<td>1</td>
<td>課程介紹與人工智慧概觀</td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td>2-3</td>
<td>Python 程式設計</td>
<td>
<ul class="margin">
 	<li>環境建置與使用 &amp; 基礎語法</li>
 	<li>函式 &amp; 生成器</li>
 	<li>正規表示式 &amp; 類別</li>
 	<li>Numpy</li>
 	<li>Pandas</li>
 	<li>Matplotlib</li>
 	<li>實作練習</li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td>4</td>
<td>Python 資料處理及探索分析</td>
<td>
<ul class="margin">
 	<li>Data preprocess</li>
 	<li>實作練習</li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td>5-6</td>
<td>機器學習基礎與演算法</td>
<td>
<ul class="margin">
 	<li>機器學系概論</li>
 	<li>迴歸與維度縮減</li>
 	<li>非監督式學習方法</li>
 	<li>監督式學習方法 (SVM, decision tree, random forest, etc.)</li>
 	<li>學習理論、泛化與特徵重要性</li>
 	<li>實作練習</li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td>7</td>
<td>機率與統計</td>
<td>
<ul class="margin">
 	<li>敘述性統計、機率分布與抽樣方法</li>
 	<li>參數估計與假設檢定</li>
 	<li>無母數統計</li>
 	<li>迴歸分析</li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td>8</td>
<td>深度學習</td>
<td>
<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>訓練優化技巧</li>
 	<li>Data augmentation</li>
 	<li>Tensorflow 程式設計</li>
 	<li>實作練習</li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td>9</td>
<td>卷積神經網路</td>
<td>
<ul class="margin">
 	<li>卷積神經網路</li>
 	<li>卷積過濾器與影像資料處理</li>
 	<li>實作練習</li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td>10</td>
<td>遷移學習</td>
<td>
<ul class="margin">
 	<li>卷積神經網路與遷移學習實作</li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td>11~15</td>
<td>專題實作</td>
<td></td>
</tr>
<tr class="tr-fight">
<td>16</td>
<td>結業典禮 / 成果發表</td>
<td></td>
</tr>
</tbody>
</table>