<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="300">主題</th>
<th width="100">日期</th>
<th width="400">內容大綱</th>
</tr>
<tr>
<td width="300">課程介紹 &amp; 人工智慧概觀</td>
<td width="100"></td>
<td width="400"></td>
</tr>
<tr>
<td width="300">統計與資料分析</td>
<td width="100"></td>
<td width="400">1. 機率與統計
2. 抽樣、分布、假設檢定 &amp; 迴歸模型
3. 探索行資料分析與資料探勘</td>
</tr>
<tr>
<td width="300">機器學習與演算法概論</td>
<td width="100"></td>
<td width="400">1. 監督式學習
<ul class="margin">
 	<li>線性回歸 (linear regression, LASSO regression)</li>
 	<li>邏輯式回歸 (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="300">深度學習入門</td>
<td width="100"></td>
<td width="400">- 深度學習的基礎理論
- 捲積神經網路 (Convolution Neural Network, CNN)
- 遞迴神經網路 (Recurrent Neural Network, RNN)
- 長短期記憶神經元(Long Short-term memory, LSTM)
- 生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)</td>
</tr>
<tr class="tr-fight">
<td width="300">手把手的機器學習及深度學習</td>
<td width="100"></td>
<td width="400"> 實務演練 - 以多層感知器與深度捲積網路為例</td>
</tr>
<tr>
<td width="300">電腦視覺</td>
<td width="100"></td>
<td width="400">- 影像分類
- 物體偵測
- 影像分割
- 影像描述</td>
</tr>
<tr>
<td width="300">文字探勘與自然語言處理</td>
<td width="100"></td>
<td width="400">- 情緒分析
- 文字摘要</td>
</tr>
<tr>
<td width="300">聊天機器人</td>
<td width="100"></td>
<td width="400">- 傳統規則式應答機器人 vs. 深度聊天機器人</td>
</tr>
<tr>
<td width="300">推薦系統</td>
<td width="100"></td>
<td width="400">- 從關聯式推薦 (Association rule), 內容推薦 (Content-based) 與協同過濾 (Collaborative filtering) 到深廣學習 (Wide&amp;Deep learning) 推薦法</td>
</tr>
<tr>
<td width="300">語音與音樂訊號處理</td>
<td width="100"></td>
<td width="400"></td>
</tr>
<tr>
<td width="300">人工智慧於產業應用之案例分析</td>
<td width="100"></td>
<td width="400"></td>
</tr>
<tr class="tr-exam">
<td width="300">期末考與期末報告</td>
<td width="100"></td>
<td width="400"></td>
</tr>
<tr class="tr-totalhours">
<td width="300">總天數</td>
<td width="100">12</td>
<td width="400"></td>
</tr>
</tbody>
</table>