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課程名稱 |
深度學習之應用
Applied Deep Learning |
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開課學期 |
112-1 |
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授課對象 |
電機資訊學院 資訊工程學研究所 |
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授課教師 |
陳縕儂 |
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課號 |
CSIE5431 |
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課程識別碼 |
922 U4340 |
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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 |
星期四2,3,4(9:10~12:10) |
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上課地點 |
資103 |
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備註 |
限電資學院學生(含輔系、雙修生)
總人數上限：160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 |
加簽表單：https://forms.gle/fUUnAbRrKXjhz7At5
深度學習之理論基礎以及其在自然語言處理領域之實際應用及效果。 |
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課程目標 |
本課程的目標在於讓修課同學：
．學習神經網路與深度學習的基礎
．了解與實作深度學習在各領域之應用
．能夠有效的應用現有的資源並且發展更進階的研究
本課程為線上與實體混成的課程，詳細規劃可見外部課程網站：http://adl.miulab.tw |
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課程要求 |
需有程式背景，有高度實作的作業。
會假設同學已有機率、線性代數、微積分的基礎。 |
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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 |
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參考書目 |
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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. |
Individual Assignment |
20% |
BERT Fine-Tuning |
2. |
Individual Assignment |
20% |
NLG Strategy |
3. |
Individual Assignment |
20% |
LLM Tuning |
4. |
Final Project |
35% |
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5. |
Participation |
5% |
本課程會有2-3次的外部講者的演講，分享此領域更豐富的研究方向與內容，預計讓大家針對1-2次的演講寫一個write-up， |
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針對學生困難提供學生調整方式 |
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上課形式 |
以錄影輔助, 提供學生彈性出席課程方式 |
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作業繳交方式 |
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考試形式 |
書面(口頭)報告取代考試 |
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其他 |
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