課程名稱:

深度學習理論與應用

課程英文名稱: Deep Learning Theories and Application
教學目標:
知識(Knowledge): 學習神經網路與深度學習的基礎
技能(Skills):了解與實作深度學習在各領域之應用
態度(Attitudes):能夠有效的應用現有的資源
教材大網:
神經網路與深度學習概念 MLP概念、深度學習方法、深度學習過程
教學參考節數: 12
備註:5
卷積神經網路 CNN概念、建構模型方法、CNN應用
教學參考節數: 18
備註:2
遞歸神經網路 RNN概念、不同的RNN模型、RNN應用
教學參考節數: 12
備註:2
非監督式學習 非監督式學習概念、生成對抗網路、GAN應用
教學參考節數: 12
備註:2
 

基本素養能力圖

A. G. 國際視野B. G. 博雅素養
C. G. 公民素養D. G. 溝通合作
E. G. 生涯發展F. G. 資訊應用
G. G. 問題解決H. G. 創新跨域

系科專業能力圖

A. 具備專案管理與跨領域團隊合作的能力B. 設計及管理資訊系統與設備的能力
C. 發掘、分析及因應整合性資訊問題的能力D. 執行資訊科技實務所需技術及工具的能力
E. 關懷時事與資訊科技發展及持續學習的能力F. 創新與應用資訊科技及數理知識的能力
G. 遵守專業倫理、社會責任及多元觀點的能力

授課形式分析圖

A. 理論講述與討論B. 個案分析或作品賞析
C. 行動實作與報告