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機器學習與深度學習導論
Introduction to Machine Learning and Deep Learning
授課教師：陳俊杉特聘教授
開課學期：111學年度第一學期、 112學年度第一學期
除了傳統的作業以外，本課程包含兩次的實作競賽藉此加深學生的理解和實踐經驗。要求學生自己完成第一個競賽，並組成小組完成第二個競賽。本課程鼓勵學生與助教討論和自學解決問題。舉例而言，去年本課程在第一個競賽中使用 COVID-19 數據集實作分類(classification)問題，在第二個競賽中使用圖像分類(image classification)問題實作深度學習。
課程概述
這門課是由國立台灣大學土木工程學系所開設的「機器學習與深度學習導論」。尤其是人工智慧的子領域—機器學習，在現今的社會中隨處可見。以數據為核心，迅速發展的機器學習和其應用加速了許多領域的創新。因此對於工程背景的學生來說，獲得該學科的基本理解和能力至關重要。
本課程的宗旨在幫助學生從機器學習的角度看待問題和應用，並了解機器學習的原理。理解機器學習的思維和其基本知識與基本原則。在某些特定領域，必須運用直覺、創造力、常識和特定領域的知識。機器學習的觀點旨在為學生提供知識和原理，這將為學生提供一個框架來系統地分析問題並開發各個領域的應用程序。
課程目標
本課程的目的是讓學生對機器學習有基本的了解，以及如何應用 機器學習的理論和技術來分析數據並實際應用。要理解這些內容，學生需要具備基礎工程數學的知識。
本課程強調透過撰寫 Python 程式，進行機器學習的實作經驗。學生需要熟悉 Python 的基礎知識並願意自主學習更多。建議學生在參加本課程之前至少修習過一門 Python 程式入門課程。
完成本課程後，學生應該能夠：(1) 以機器學習的方式處理問題和實際應用，(2) 了解機器學習的基本原理，以及 (3) 使用 Python 處理數據並實作機器學習。
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