<style>.aitbl2{background:#efefef}.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}</style>
<table class="aitbl aitbl2">
<tbody>
<tr>
<th width="300">主題</th>
<th width="100">時數 (天)</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">1</td>
<td width="400"></td>
</tr>
<tr>
<td width="300">機率、統計與 R 語言</td>
<td width="100">2</td> 
<td width="400">1. 敘述性統計 <br>
2. 機率分布 <br>
3. 抽樣與分布 &amp; 假設檢定 <br>
4. 迴歸 &amp; 無母數分析 (Bootstrapping)</td>
</tr>
<tr class=tr-fight>
<td width="300">實戰演練－資料分析與資料視覺化</td>
<td width="100">1</td>
<td width="400"></td>
</tr>
<tr>
<td width="300">機器學習基礎與演算法</td>
<td width="100">3</td>
<td width="400">1. 監督式學習 <br>
- 線性回歸 (Linear Regression, Lasso Regression) <br>
- 邏輯式回歸 (Logistic Regression) <br>
- 支持向量機 (Support Vector Machine) <br>
- 決策樹 (Decision Tree) <br>
- 隨機森林 (Random Forest) <br>
- eXtreme Gradent Boosting (XGBoost) <br>
2. 非監督式學習 <br>
- 主成分分析 (Principal Componet Analysis) <br>
- K-means (K-means Clustering) <br>
- 階層式分群 (Hierarchical Clustering) <br>
- DBSCAN</td>
</tr>
<tr>
<td width="300">Python 機器學習程式設計</td>
<td width="100">1</td>
<td width="400"></td>
</tr>
<tr class=tr-fight>
<td width="300">實戰演練－Python 機器學習實作</td>
<td width="100">2</td>
<td width="400"></td>
</tr>
<tr>
<td width="300">深度學習理論：深層神經網路基礎與卷積神經網路 (DNN &amp; CNN)</td>
<td width="100">3</td>
<td width="400">1. 深度類神經網路 <br>
- 深度學習理論基礎：Back Propagation, Stochastic gradient descent, Activation functions <br>
- 神經網路校調：Hyperparameter tuning, Regularization, and Optimization <br>
- 進階優化方式：BatchNormalization, Swish Activation, …etc. <br>
2. 卷積神經網路 <br>
- 卷積過濾器與影像資料處理 <br>
- Data augmentation <br>
- 轉移學習</td>
</tr>
<tr>
<td width="300">TensorFlow 程式設計</td>
<td width="100">1</td>
<td width="400">1. TensorFlow basis
2. How to build up model
3. Training the model
4. Model inferences</td>
</tr>
<tr>
<td width="300">期中考</td>
<td width="100">1</td>
<td width="400"></td>
</tr>
<tr class=tr-fight>
<td width="300">實戰演練－DNN &amp; CNN</td>
<td width="100">2</td>
<td width="400"></td>
</tr>
<tr>
<td width="300">深度學習理論：遞迴神經網路 (RNN)</td>
<td width="100">1</td>
<td width="400">序列資料與遞迴神經網路 <br>
- GRUs and LSTM <br>
- 時序資料處理與預測性維護 <br>
- 自然語言處理與音頻資料處理</td>
</tr>
<tr class=tr-fight>
<td width="300">實戰演練－RNN</td>
<td width="100">1</td>
<td width="400"></td>
</tr>
<tr>
<td width="300">深度學習理論：生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network)</td>
<td width="100">1</td>
<td width="400">生成式對抗網路 (GANs) <br>
- 何謂生成式對抗網路 <br>
- 進階生成式對抗網路 (wGAN, EBGAN, infoGAN, ...etc) <br>
- Training tips of GANs</td>
</tr>
<tr class=tr-fight>
<td width="300">實戰演練－GAN</td>
<td width="100">2</td>
<td width="400"></td>
</tr>
<tr>
<td width="300">深度學習理論：強化學習 (Reinforcement Learning)</td>
<td width="100">2</td>
<td width="400">強化學習基礎 <br>
- Makorv Decision Process <br>
- Q-learning &amp; Deep Q Network <br>
- Policy gradient <br>
- A3C, DDPG</td>
</tr>
<tr>
<td width="300">實戰演練－Reinforcement Learning</td>
<td width="100">2</td>
<td width="400"></td>
</tr>
<tr>
<td width="300">深度學習於電腦視覺之應用 (Computer Vision)</td>
<td width="100">1</td>
<td width="400">1. 經典神經網路比較：VGG, Resnet &amp; Dense Net <br>
2. 深度學習於電腦視覺應用 <br>
- 影像分類與定位 (Image classification) <br>
- 物體偵測 (Object detection) <br>
- 物體分割 (Object segmentation)</td>
</tr>
<tr class=tr-fight>
<td width="300">實戰演練－Computer Vision</td>
<td width="100">1</td>
<td width="400"></td>
</tr>
<tr>
<td width="300">深度學習於自然語言處理之應用 (Natural Language Processing)</td>
<td width="100">1</td>
<td width="400">深度學習於 <br>
- 聊天機器人 <br>
- 情緒分析 <br>
- 文章摘要</td>
</tr>
<tr class=tr-fight>
<td width="300">實戰演練－Natural Language Processing</td>
<td width="100">1</td>
<td width="400"></td>
</tr>
<tr>
<td width="300">企業及學術專題實作</td>
<td width="100">24</td>
<td width="400"></td>
</tr>
<tr class=tr-exam>
<td width="300">期末考</td>
<td width="100">1</td>
<td width="400"></td>
</tr>
<tr class=tr-exam>
<td width="300">期末成果發表會</td>
<td width="100">1</td>
<td width="400"></td>
</tr>
<tr class=tr-totalhours>
<td width="300">總時數</td>
<td width="100">56</td>
<td width="400"></td>
</tr>
</tbody>
</table>