<table class="aitbl" style="width: 75%;">
<tbody>
<tr>
<th width="100">週次</th>
<th width="200">主題</th>
<th width="400">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>1-2</td>
<td>卷積神經網路與電腦視覺</td>
<td>
<ul>
 	<li>卷積過濾器與影像資料處理</li>
 	<li>經典神經網路比較：VGG, ResNet &amp; DenseNet</li>
 	<li>進階卷積神經網路於電腦視覺之應用與案例</li>
 	<li>實作練習</li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td>3-4</td>
<td>遞迴神經網路</td>
<td>
<ul>
 	<li>序列資料與遞迴神經網路基礎
<ol>
 	<li>GRU and 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>
</ol>
</li>
 	<li>實作練習</li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td>5-6</td>
<td>自然語言處理</td>
<td>
<ul>
 	<li>深度學習於
<ol>
 	<li>聊天機器人 (chatbot)</li>
 	<li>情緒分析 (sentiment analysis)</li>
 	<li>文字摘要 (text summarization)</li>
</ol>
</li>
 	<li>實作練習</li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td>7-8</td>
<td>生成式對抗網路</td>
<td>
<ul>
 	<li>何謂生成式對抗網路</li>
 	<li>進階生成式對抗網路 (WGAN, EBGAN, infoGAN, etc.)</li>
 	<li>Training tips of GANs</li>
 	<li>實作練習</li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td">8-10</td>
<td>強化學習</td>
<td>
<ul>
 	<li>Markov decision process</li>
 	<li>Q-learning &amp; Deep-Q Network</li>
 	<li>Policy gradient</li>
 	<li>Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C), Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)</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>