1. 了解neuron的計算模型
2. 了解複雜neural system及computation的呈現及計算方式
3. 學習learning algorithm的設計、應用、分析等技術
4. 學會著名的backpropagation演算法
5. 學會Keras及TensorFlow的AI implementation方法及技
6. 學會影像處理的deep computation應用問題
游寶達 老師
教師簡介
游寶達教授現任國立中正大學資工系教授，專長於智慧系統設計；加上曾任中正大學圖書館館長，數位學習中心主任、清江學習中心主任，長期研究與經營數位學習，並推動數位教材與課程認證。專長為智慧型系統設計、智慧型網路、ICAL、非線性系統、e-Learning、電腦輔助教學
單元 1:Introduction of Neural Architecture 類神經架構簡介
單元 2:Design a Perceptron Learning Algorithm 設計感知學習演算法
單元 3:The Steepest Descent Learning Algorithm 最速下降學習算法
單元 4:LMS Learning Algorithm最小均方學習算法
單元 5:Learning Algorithm of Multiple Layers 多層網路學習演算法 (1)
單元 6:Learning Algorithm of Multiple Layers 多層網路學習演算法 (2)
單元 7:Learning Practices 學習演算法實例分析 (1)
單元 8:Learning Practices 學習演算法實例分析 (2)
單元 9:The Convolutional Neural Network 卷積神經網路
單元 10:The Recurrence Neural Network 循環神經網路
單元 11:Running TensorFlow with Applications TensorFlow的應用程式執行分析 (1)
單元 12:Running TensorFlow with Applications TensorFlow的應用程式執行分析 (2)
單元 13:深度類神經計算及應用
平時測驗：佔總成績20%
平時作業：佔總成績20%
期中考：佔總成績30%
期末考：佔總成績30%
1. 具有微積分、線性代數之基礎
2.能撰寫python的能力
3.具有操作Google開放系統之經驗
教科書:
M.T. Hagan, H.B. Demuth and M. Beale, Neural Network Design, 新月代理。
參考資料:
S. Haykin, Neural Networks (A comprehesive foundation)，second edition,開發代理。
本課程證書費用：250元
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