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課程名稱 |
應用機器學習
Applied Machine Learning |
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開課學期 |
112-2 |
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授課對象 |
工學院 環境工程學研究所 |
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授課教師 |
郭大孚 |
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課號 |
EnvE7097 |
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課程識別碼 |
541EM0820 |
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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 |
星期五7,8,9(14:20~17:20) |
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上課地點 |
環工101 |
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備註 |
本課程以英語授課。
總人數上限：30人 |
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課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
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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 |
Please refer to the English Syllabus. |
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課程目標 |
Please refer to the English Syllabus. |
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課程要求 |
Please refer to the English Syllabus. |
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預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
另約時間 |
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指定閱讀 |
Please refer to the English Syllabus. |
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參考書目 |
Please refer to the English Syllabus. |
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評量方式
(僅供參考) |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
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第1週 |
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Introduction + Navigating in Python |
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第2週 |
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Preliminary to ML |
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第3週 |
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Perceptron |
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第4週 |
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Multi-Layer Perceptron |
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第5週 |
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Radial Basis Functions + Data Tidying |
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第6週 |
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Mid-term (I) |
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第7週 |
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Dimensionality Reduction |
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第8週 |
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Probabilistic Learning |
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第9週 |
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Support Vector Machine + Evolutionary Learning |
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第10週 |
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Reinforcement Learning + Tree Based Methods |
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第11週 |
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Tree Based Methods + Ensemble Learning |
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第12週 |
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Mid-term (II) |
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第13週 |
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Unsupervised Learning |
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第14週 |
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Markov Chain Monte Carlo (MCMC) Methods |
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第15週 |
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Graphical Methods |
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