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課程名稱 |
機器學習
Machine Learning |
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開課學期 |
110-2 |
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授課對象 |
工學院 機械工程學研究所 |
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授課教師 |
陳世興 |
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課號 |
ME5062 |
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課程識別碼 |
522 U6380 |
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班次 |
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學分 |
3.0 |
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全/半年 |
半年 |
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必/選修 |
選修 |
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上課時間 |
星期一6,7,8(13:20~16:20) |
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上課地點 |
機械系計中 |
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備註 |
授課教師-陳世興
總人數上限：30人 |
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Ceiba 課程網頁 |
http://ceiba.ntu.edu.tw/1102ME5062_ |
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課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
本課程尚未建立核心能力關連 |
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課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
本課程教授機械所研究中，可能需要解決 影像圖像分類、物件辨識、影像切割、預 測、分類、與最佳化問題等，因此會教授 相關研究方法，以及了解所需環境並進行 實作，也將產出邊緣運算 app 成果。 |
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課程目標 |
為了解決研究上之問題，本課程將教授機器學習目前重要方法，例如 YOLOR、 Mask RCNN、LSTM、XGBoost、CPLEX 與 Genetic Algorithms 等，再學習後得以 掌握演算法的重點，有利後續之研究。 |
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課程要求 |
程式設計 |
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預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
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指定閱讀 |
自編教材 |
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參考書目 |
待補 |
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評量方式
(僅供參考) |
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No. |
項目 |
百分比 |
說明 |
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1. |
作業 |
20% |
包含平時報告 |
2. |
期中報告 |
35% |
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3. |
期末報告 |
35% |
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4. |
出席成績 |
10% |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
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第1週 |
2/14 |
課程說明 |
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第2週 |
2/21 |
深度學習演算法與資料標記 |
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第3週 |
2/28 |
Tensorflow 與 PyTorch 框架 |
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第4週 |
3/07 |
影像分類: DenseNet |
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第5週 |
3/14 |
目標辨識演算法: YOLOR |
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第6週 |
3/21 |
目標辨識演算法文獻報告 |
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第7週 |
3/28 |
影像切割: Mask RCNN |
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第8週 |
4/04 |
Kneron 邊緣運算與影像研究專題準備 |
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第9週 |
4/11 |
分組期中報告 |
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第10週 |
4/18 |
遷移學習 |
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第11週 |
4/25 |
預測:LSTM |
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第12週 |
5/02 |
分類:XGBoost |
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第13週 |
5/09 |
預測與分類文獻報告 |
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第14週 |
5/16 |
最佳化演算法:CPLEX |
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第15週 |
5/23 |
最佳化演算法:Genetic Algorithm |
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第16週 |
5/30 |
統計檢定: ANOVA |
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第17週 |
6/06 |
期末專題準備 |
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第18週 |
6/13 |
分組期末報告 |
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