Weekly outline

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  • General

  • 1. 8 September - 14 September

    課程預備
    課程內容簡介以及評分方式說明

    • 2. 15 September - 21 September

      第一章 人工智慧初探

      1.1 人工智慧的發展
      1.2 人工智慧@台灣
      1.3 智慧機器簡述

      • 3. 22 September - 28 September

        第二章 人工智慧的應用

        2.1 影像處理與自然語言處理
        2.2 邏輯推理與疾病預測
        2.3 其他

        • 4. 29 September - 5 October

          第三章 專家系統

          3.1 專家系統結構
          3.2 基本性能
          3.3 推理技術

          • 5. 6 October - 12 October

            第四章 模糊專家系統

            4.1 模糊集合
            4.2 語言變數和模糊限制語
            4.3 模糊規則與推理

            • This week

              6. 13 October - 19 October

              第五章 機器學習

              5.1 Anaconda開發環境
              5.2 Keras框架 
              5.3 監督式學習 
              5.4 非監督式學習

              • 7. 20 October - 26 October

                第五章 機器學習
                5.5 強化學習
                5.6 迴歸 
                5.7 決策樹  
                5.8 隨機森林 

                • 8. 27 October - 2 November

                  第五章 機器學習

                  5.9 支持向量機
                  5.10 單純貝斯分類器
                  5.11 K-聚類法 
                  5.12 K-平均分群   
                  5.13 DBSCAN   
                  5.14  階層式分群   
                  5.15 關聯規則學習

                   

                  • 9. 3 November - 9 November

                    期中考

                    • 10. 10 November - 16 November

                      第六章 演化計算

                      6.1 演化定義
                      6.2 基因演算
                      6.3 演化策略

                      • 11. 17 November - 23 November

                        第七章 人工神經網路

                        7.1 腦工作機制
                        7.2 神經元與感知器
                        7.3 神經網路與學習機制

                        • 12. 24 November - 30 November

                          第八章 深度學習應用

                          8.1 卷積神經網路
                          8.2 遞歸神經網路
                          8.3 生成對抗網路
                          9.4 其他

                          • 13. 1 December - 7 December

                            第九章 人工智慧實務應用

                            9.1 電腦視覺 

                            • 14. 8 December - 14 December

                              第九章 人工智慧實務應用

                              9.2 自然語言處理

                              • 15. 15 December - 21 December

                                第十章 混合智慧型系統

                                10.1 神經專家系統
                                10.2 神經模糊系統
                                10.3 自適應系統
                                10.4 演化神經系統
                                10.5 模糊演化系統

                                • 16. 22 December - 28 December

                                  第十一章 知識工程

                                  11.1 知識工程簡介
                                  11.2 智慧系統可以解決的問題
                                  11.3 混合智慧系統可以解決的問題

                                  • 17. 29 December - 4 January

                                     第十二章 資料探勘與知識發掘

                                    12.1 統計方法與資料視覺化
                                    12.2 決策樹
                                    12.3 關聯規則與購物籃分析

                                    • 18. 5 January - 11 January

                                      期末考試。