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5737深度學習 113/06/17 02:52:10
111學年第一學期東海大學教師授課計劃表
Course Plan of Tunghai University
一、課程基本資料 Course Information
開課系所
Department
(研)資工系Computer ScienceComputer Science
課程名稱
Course Title
中文 (Chinese) : 深度學習
英文 (English) : Deep Learning
必選修類別
Required/Elective
選修Elective 先修課程
Prerequisites
學分數
Credits
3 - 0
先修課程說明
Prerequisites instruction
課程概述
(系所共同性目標)
Course Description
本課程是否為
英語授課(Taught in English)
否(No)
二、教師相關資料 Instruction Information
授課教師資料
授課教師
Instructor
陳隆彬 / lbchen@thu.edu.tw /
行動電話 常用聯絡方式
上課時間、地點
Class Time And Classroom
四/11,12,13[ST405]
晤談時間、地點
Office Hours And Classroom
三/14:00~16:00
四/18:00~19:20
三、課程大綱 Syllabus (本課程大綱教師得依實際教學進度及學生學習情況進行調整)
■  課程目標及內涵 (Course Objectives and Contents)
1 學習深度學習基礎原理
2 如何使用深度學習來解決應用問題
3 如何使用深度學習工具
4 常用的深度學習與AI應用
■  總結式課程目標 

  課程目標
Assessment Item
1 學習深度學習理論基礎
2 學習深度學習語言與工具
3 學習深度學習算法
4 學習深度學習應用
■  多元教學方式 (Muliti-Teaching Methods)
說明:除了課堂講授與考試測驗之外,本課程在學期中可能會運用到以下哪些教學方式,以期能進一步提升學生學習成效
1.實作示範或演示Demonstration or Practice
2.期末報告/策展/發表 Term Paper/ Exhibition/ Presentation
3.配合專業軟體的使用與教學Incorporation with instruction and use of professional software
■  主要參考書籍/資料 (Textbooks and References) (教科書遵守智慧財產權觀念不得非法影印)
1. François Cholle, Deep Learning with Python, Second Edition, October 2021 , Manning Publications ISBN 9781617296864
2. 陳允傑, TensorFlow 與 Keras - Python 深度學習應用實務, 旗標出版社,ISBN:9789863126027
■  本課程是否有使用原文書 
■  教學進度(Course Schedule) - 期中考前後(2 Stage)
週次
Week
日期Date
1 111/09/12 ~ 111/09/17
9/12第1學期上課開始
1. AI與深度學習: 發展與未來
2. 機器學習基礎
3. 迴歸模式
4. 神經網路模型
5. Python語言,資料處理 與 數據視覺呈現
6. Tensorflow 建模與訓練
7. Tensorflow 參數調整: Batch, Loss function, Epoch
8. Tensorflow MNist, Cifar, ImageNet
2 111/09/18 ~ 111/09/24
9/23加退選課程結束(特殊加選及網路退選截止)
3 111/09/25 ~ 111/10/01
4 111/10/02 ~ 111/10/08
10/7特殊退選課程申請截止
5 111/10/09 ~ 111/10/15
10/10國慶日(放假)
6 111/10/16 ~ 111/10/22
7 111/10/23 ~ 111/10/29
8 111/10/30 ~ 111/11/05
9 111/11/06 ~ 111/11/12
11/05-11/12期中考週
10 111/11/13 ~ 111/11/19
9. Advanced deep learning for computer vision (I)
10. Advanced deep learning for computer vision (II)
11. 進階CNN模型: Resnet, Densenet, and Transformer
12. Deep learning for timeseries (LSTM)
13. Deep learning for text (NLP)
14. Generative deep learning
15. 深度學習之企業AI應用
11 111/11/20 ~ 111/11/26
11/26 111 年地方公職人員選舉投票(放假)
12 111/11/27 ~ 111/12/03
13 111/12/04 ~ 111/12/10
12/5申請停修課程開始
14 111/12/11 ~ 111/12/17
15 111/12/18 ~ 111/12/24
12/23本學期申請停修課程截止
16 111/12/25 ~ 111/12/31
12/25行憲紀念日、聖誕節(放假)
17 112/01/01 ~ 112/01/07
1/1-1/2開國紀念日(放假)、1/4第2學期課程預選開始
18 112/01/08 ~ 112/01/14
1/7~1/14學期考試週
■  評分方式 (Grading Policy)

  評分項目
Assessment Item
配分比例
Percentage
相關說明
Description
1 期中考 30% 筆試
2 期末專案 30% 分組專案
3 作業 30% 回家作業
4 出席 10% 出席
■  課程其他要求 (Other Requirements)
■  相關參考書目 (Other Useful Readings)
[1] Yaser S. Abu-Mostafa, Malik Magdon-Ismail and Hsuan-Tien Lin, Learning From Data, AMLbook.com, 2012.
[2] Ethem Alpaydın, Introduction to Machine Learning, 2nd Ed. The MIT Press Cambridge, 2010.
[3] An Introduction to Machine Learning Theory and Its Applications: A Visual Tutorial with Examples, by Nick McCrea.
[4] Deep Reinforcement Learning, David Silver, Google DeepMind, 2017 (http://www.iclr.cc/lib/exe/fetch.php?media=iclr2015:silver-iclr2015.pdf)
[5] Reinforcement Learning: An Introduction, by Richard S. Sutton,‎ Andrew G. Barto, A Bradford Book, 2017

■  教師教材上網網址 (Tunghai Moodle Website or Personal Website)
http://fsis.thu.edu.tw/mosi/ccsd3/ccsd3_gen.php?job=moodle&loginn=N
■  本課程具有如下意涵:

No.
課程意涵
1 服務學習Service Learning  
2 生涯規劃Career Planning  
3 性別平等教育Gender Equality  
4 人權教育Human Rights  
5 保護智慧財產權Protection of Intellectual Property Rights  
6 藝術與美感教育Art and Aesthetic Education  
7 健康醫療照護Health and Medical Caring  
8 生命教育Life Education  
9 食品安全Food Safety  
10 環境教育Environmental Education  
■  本課程可做為學生職涯發展之準備 
四、課程內涵與學生核心能力之對應
Correspondence Between Course Contents and Core Competency

No.
課程內涵與學生核心能力之對應
Correspondence Between Course Contents and Core Competency
1 運用數學、科學、工程與資訊科技知識的能力
2 分析問題、定義需求並獨立尋找解決方法的能力
3 設計與實作元件或系統所需的技術能力
4 配合與執行工程管理的能力  
5 團隊合作與溝通的能力  
6 吸收科技新知與產業動態的能力  
7 建立科技語文表達與撰寫的能力  
五、課程內涵與學生就業力之對應
Correspondence Between Course Contents and Employability

No.
課程內涵與學生就業力之對應
Correspondence Between Course Contents and Employability
1 學習意願強、可塑性高Strong learning motivation and high adaptability  
2 穩定度與抗壓性高High stability and stress resistance  
3 培養團隊合作或領導統御能力Cultivate teamwork collaboration or leadership skills  
4 專業知識與技術Professional knowledge and expertise skills
5 具有發現、分析、解決問題能力Capabilities in problem identification, analysis, and resolution  
6 具有國際觀與外語能力International perspectives and foreign language abilities  
7 具有創新創業能力Entrepreneurial and innovative capabilities  
8 融會貫通能力Ability for comprehensive integration and mastery of knowledge  
9 具有口語表達與人際溝通能力Possession of oral expression and interpersonal communication skills  
10 跨領域整合與多元適應能力Cross-disciplinary integration and diverse adaptation capabilities  
11 具有中/英文報告書寫能力Possession of Chinese/English report writing  
12 具有實作/實習或就業接軌能力Ability to implement/practice or transition into employment  
13 具有社會服務學習能力Capacity for learning social service  
14 具有邏輯運算思維能力Logical / computational thinking ability  
15 培養數位科技應用能力Cultivation of application abilities digital technology  
113/06/17 02:52:10