課程資訊
課程名稱
機器學習與多體物理
Machine learning and manybody physics 
開課學期
108-2 
授課對象
理學院  物理學研究所  
授課教師
高英哲 
課號
Phys7062 
課程識別碼
222 M6180 
班次
 
學分
3.0 
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期二2,3,4(9:10~12:10) 
上課地點
新物618 
備註
總人數上限:30人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/1082Phys7062 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

In this class, we will introduce basic machine learning methods and discuss their applications in the research in condensed matter and statistical physics. We hope to develop hands-on experience for the students to start research in this fast-developing field.  

課程目標
1. Understanding of machine learning methods
2. Application of these methods in physics problems
 
課程要求
Basic Python programming skill, Statistical Physics 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
 
參考書目
[1] P. Mehta, M. Bukov, C.-H. Wang, A. G. R. Day, C. Richardson, C. K. Fisher, and D. J. Schwab, Physics Reports 810, 1 (2019).
[2] Abu-Mostafa Yaser S., Magdon-Ismail Malik, Lin Hsuan-Tien, Learning from Data, AMLBook (2012)
[3] Nielsen Michael A., Neural Networks and Deep Learning, Determination Press (2015)
[4] Goodfellow Ian, Bengio Yoshua, Courville Aaron, Deep Learning, MIT Press (2016)
[5] Richard S. Sutton, Andrew G. Barto, Reinforcement Learning: an introduction MIT Press (2018)
 
指定閱讀
[1] P. Mehta, M. Bukov, C.-H. Wang, A. G. R. Day, C. Richardson, C. K. Fisher, and D. J. Schwab, Physics Reports 810, 1 (2019). 
評量方式
(僅供參考)
   
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
3/03  No Class 
第2週
3/10  Introduction to ML and Physics