課程介紹
讓學生了解人工智慧相關的知識體系，介紹深度學習、人工神經網路、CNN系統計算技術以及生成式AI體驗觀念與實作，要求學生演練實作和基於框架的來模擬驗證理論。課程中並利用軟體程式來模擬驗證。
本課開設: 資訊管理碩士班二年級
學分數:3
評量方式:
平時作業:30%
線上測驗:10%
課程參與度:10%
期中、期末報告:50%
教學助理:資管系(日四技) 4年甲班 黃耀慶
教科書:
深度學習的16堂課（中譯本:Deep Learning Illustrated: A Visual, Interactive Guide to Artificial Intelligence)
教學進度:
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科目單元
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單元1名稱：課程簡介與幾款簡易操作AI軟體、GPU版tensorflow安裝介紹 |
■影片□簡報■講義■作業□測驗 |
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單元2名稱：機器視覺與體驗tensorflow playground |
■影片□簡報■講義■作業□測驗 |
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單元3名稱：ML常用的activation函數與自然語言處理Natural language Processing |
■影片□簡報■講義■作業■測驗 |
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單元4名稱：自然語言處理Natural language Processing與openAI whiper軟體操作 |
■影片□簡報■講義■作業□測驗 |
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單元5名稱：機器藝術 (Machine Arts)：生成式網路AI(Generative Network AI) 與演練 |
■影片□簡報■講義■作業■測驗 |
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單元6名稱：Keras實作與神經網路模型---手寫數字辨識 |
■影片□簡報■講義■作業□測驗 |
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單元7名稱：多神經元組成的神經網路 |
■影片□簡報■講義■作業□測驗 |
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單元8名稱：深度神經網路 |
■影片□簡報■講義■作業■測驗 |
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單元9名稱：機器視覺實戰演練 - CNN (Convolutional Neural Network) |
■影片□簡報■講義■作業□測驗 |
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單元10名稱：進階CNN技巧與開源AI Stable Diffusion等介紹操作 |
■影片□簡報■講義■作業□測驗 |
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教學計畫 |
課程結合何種教學法 |
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■翻轉教室教學法 |
■設計思考教學法 |
■問題/任務導向教學法 |
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