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<table class="aitbl aitbl2">
<tbody>
<tr>
<th width="80">週別</th>
<th width="300">主題課程</th>
<th width="600">內容大綱</th>
<th width="400">實作課程</th>
</tr>
<tr>
<td >1</td>
<td >課程介紹與人工智慧概觀</td>
<td></td>
<td >R 語言快速上手</td>
</tr>
<tr>
<td >2</td>
<td >機率與統計</td>
<td  >
1. 敘述性統計、機率分布與抽樣方法 <br>
2. 參數估計與假設檢定 <br>
3. 無母數統計 <br>
4. 迴歸分析
</td>
<td >R 語言資料處理、分析與視覺化</td>
</tr>
<tr>
<td >3</td>
<td >機器學習基礎與演算法</td>
<td  >
1. 機器學系概論 <br>
2. 迴歸與維度縮減 <br>
3. 非監督式學習方法
</td>
<td >
1. Python 快速上手與爬蟲實務 <br>
2. 機器學習實作 (一)</td>
</tr>
<tr>
<td  >4</td>
<td >機器學習基礎與演算法</td>
<td  >
1. 監督式學習方法 (SVM, decision tree, random forest, etc.) <br>
2. 學習理論、泛化與特徵重要性</td>
<td >機器學習實作 (二)</td>
</tr>
<tr>
<td >5</td>
<td >深度學習理論入門</td>
<td  >
1. 深度學習理論基礎：backpropagation, stochastic gradient descent, activation functions <br>
2. 神經網路校調：hyperparameter tuning, regularization and optimization
</td>
<td >深度學習基礎實務、Tensorflow 程式設計與多層感知器 (MLP)</td>
</tr>
<tr>
<td >6</td>
<td >深度學習理論入門</td>
<td  >
1. 進階優化方式：batch normalization, Swish activation, etc. <br>
2. 卷積神經網路 <br>
3. 卷積過濾器與影像資料處理 <br>
4. Data augmentation
</td>
<td >捲積神經網路 (CNN) 與遷移學習 (Transfer learning) 實作</td>
</tr>
<tr>
<td >7</td>
<td >深度學習於自然語言處理
(Natural Language Processing, NLP)
</td>
<td>
深度學習於 <br>
1. 聊天機器人 (chatbot) <br>
2. 情緒分析 (sentiment analysis) <br>
3. 文字摘要 (text summarization)
</td>
<td >自然語言處理與文字探勘 (NLP)</td>
</tr>
<tr class="tr-exam">
<td >8</td>
<td  >深度學習理論：遞迴神經網路
(Recurrent Neural Network, RNN)</td>
<td  >序列資料與遞迴神經網路基礎 <br>
1. GRU and LSTM <br>
2. 時序資料處理與預測性維護 <br>
3. 自然語言處理與音頻資料處理</td>
<td >遞迴神經網路 (RNN) 實作：情感分析與新聞標題產生 <br>
期中考
</td>
</tr>
<tr>
<td >9</td>
<td  >深度學習理論：強化學習
(Reinforcement Learning, RL)</td>
<td  >強化學習基礎 <br>
1. Markov decision process <br>
2. Q-learning &amp; Deep-Q Network <br>
3. Policy gradient</td>
<td  >強化學習實作：Gaming AI
專題實作</td>
</tr>
<tr>
<td >10</td>
<td  >深度學習理論：強化學習
(Reinforcement Learning, RL)</td>
<td >Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C), Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)</td>
<td >專題實作</td>
</tr>
<tr>
<td >11</td>
<td >深度學習於電腦視覺之應用</td>
<td  >
1. 經典神經網路比較：VGG, ResNet &amp; DenseNet <br>
2. 深度學習於電腦視覺之應用與案例</td>
<td  >
進階捲積神經網路於電腦視覺之應用 <br>
專題實作</td>
</tr>
<tr>
<td >12-15</td>
<td >專題實作與讀書會分享</td>
<td></td>
<td >專題實作</td>
</tr>
<tr class="tr-exam">
<td >16</td>
<td >結業典禮 / 成果發表 &amp; 就業媒合會</td>
<td></td>
<td></td>
</tr>
</tbody>
</table>
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