<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>
<ul>

</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td>2</td>
<td>Python 資料處理及探索分析</td>
<td>
<ul>
 	<li>Python 快速上手</li>
 	<li>Python 資料處理、分析與視覺化</li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td>3</td>
<td>機率與統計講師課程<br>機器學習</td>
<td>
<ul>
 	<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>
</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td>4</td>
<td>機器學習</td>
<td>
<ul>
 	<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>
</td>
</tr>
<tr>
<td>5</td>
<td>講師總結<br> Python & ML 段考</td>
<td>
        <li>實作練習</li>
</td>
</tr>
<tr>
<td>6</td>
<td>深度學習</td>
<td>
 	<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>手把手及實作練習</li>
</td>
</tr>
<tr>
<td>7</td>
<td>講師總結 / 卷積神經網路</td>
<td>
 	<li>實作練習</li>
</td>
</tr>
<tr>
<td>8</td>
<td>卷積神經網路</td>
<td> 	
        <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 & 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>
</td>
</tr>
<tr>
<td>9</td>
<td>遷移學習 / DNN & CNN 段考</td>
<td> 	
        <li>遷移學習 (Transfer learning) 實作練習</li>
</td>
</tr>
<tr>
<td>10</td>
<td>深度學習進階運用</td>
<td> 	
        <li>Track 1 進階卷積神經網路</li>
        <li>Track 2 遞迴神經網路 / 自然語言處理</li>
</td>
</tr>
<tr>
<td>11-15</td>
<td>專題實作</td>
<td> 	
        <li>實作練習</li>
</td>
</tr>
<tr class="tr-fight">
<td>16</td>
<td>結業典禮 / 成果發表</td>
<td></td>
</tr>
</tbody>
</table>