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人工智慧基礎技術與務實應用

對人工智慧、機器學習、深度學習有一個基礎的理解和了解其設計思想以及了解現代主流神經網絡框架。預期達成之具體成果為(1)結業學員具備專業能力(2)對產業鏈及相關企業人才供應之助益

  • 開課單位:僑光科技大學
  • 課程大綱:(一)如何定義人工智慧
    1.1950 年 圖林測試
    2.機器學習
    3.深度神經網絡
    4.監督式/非監督式/強化式
    5.你沒有聽過的 Alpha Zero
    (二)機器學習
    1.八皇后問題
    2.爬山演算法
    3.模擬退火法
    (三)深度學習
    1.感知神經網絡概念
    2.前向傳播
    3.激活函數
    4.反向傳播
    5.Solve XOR problem
    (四)深度神經網絡變形
    1.卷積神經網絡(Convolution Neural Netowrk)
    2.生成對抗網絡(Generative Adversarial Network)
    3.遞回神經網絡(Recurrent Neural Network)
    (五)強化學習
    1.強化學習概念
    2.Value Base
    3.Policy Base
    4.現實中可以用強化學習做什麼?

  • 開課日期:2019-06-01
  • 結束日期:2019-06-29
  • 上課時間:13:00~17:00
  • 上課時數:16
  • 課程費用:9,800元
  • 費用:學員負擔:4,900元/政府負擔:4,900元
  • 繳費方式:需先至開課單位繳交全額費用
  • 預計招生人數:15
  • 聯絡人:陳怡華
  • 連絡電話:04-24511533
  • 先備知識:
    基本微積分、演算法有基礎了解
  • 授課師資:黃祥麟
  • 招生對象:
    學生、業界人士、研究人員
  • 上課地點:僑光科技大學(臺中市西屯區僑光路100號)
  • 課程報名網址: