開課班級Class：	授課教師Teacher：	學分數Credits：
四資管三A	許志仲	3

課程大綱Course Description：

本課程主要目標是培養具有機器學習實作與學理知識之人才，使其未來可針對人工智慧相關課程有較直接的銜接性。機器學習為20世紀以來最重要課程之一，其內容從線性代數、統計機率、最佳化等數學模型出發，探索如何將人類"學習"之概念可藉由演算法形式，使得電腦有能力可透過蒐集的大數據進行"學習"。內容包含監督式、非監督式學習，技術涵蓋了從入門的SVM到Ensemble learning，以及傳統 Clustering，從 K-means到Affinity propagation等，並輔助以影像資料為範例幫助課程理解。 助教資訊 1. 洪慶豪 M10856010@mail.npust.edu.tw 2. 李俊毅 gaillele85@gmail.com 3. 馬欣蒂 ck6u06170@gmail.com 4. 廖涴婷 woting1210@gmail.com

English Outline：

This course requires students who have taken the basic concepts of linear algebra, calculus, and have some basic programming skills. The course is mainly designed to understand the basic concepts of machine learning, from the simplest problem formulation introduction, to understand what machine learning is. In this course, you can learn how to analyze, transform, and classify data. These skills are included in two major categories of supervised and unsupervised learning, such as linear classification, perceptron, SVM, boosting, ensemble learning, clustering, PCA, etc. This course is mainly based on practice and supplemented by theoretical foundation.

本科目教學目標Course Objectives：

1.培育資訊系統技術與整合基礎專業人才。 2.培育專案管理基礎專業人才。 3.培育理論與實務並重之資管技術人員和資管經理人才。

教學型態Teaching Models：	成績考核方式Grading：
課堂教學+小組討論	平時成績General Performance：80% 期中考Midterm Exam：10% 期末考Final exam：10% 其它 Other：加分上限10%

參考書目Textbooks/References：

SDGs指標：

課程匯入時間Import Time：2020-07-07 13:43:48

最後更新時間Last Modified：，更新人modified by：