英文名稱: Introduction to Artificial Intelligence ;
授課目的： 本課程的目的在培養學生們對人工智慧、機器學習、與深度學習的基礎概念與應用實作能力。機器學習方面將探討如何能由觀測到的大量資料中做自我學習與進化，而自動增進其處理效能，例如進行預測、分類、分群、模式辨認、特徵擷取、決策等等。深度學習方面將探討DNN、CNN、RNN等方法在圖形與影像辨識、文件分析、對話處理方面的相關應用與實作。課程進行方式為授課與實作並重，採分組方式進行主題報告與期末專案實作。;
教學模式： ;
學分數：3;
成績計算方式： 平時作業: 10%
分組報告: 20%
期中考試: 15%
期末考試: 15%
認證課程: 10%
實作作業: 30%;
開課教師： 吳政瑋 助理教授 (wucw@niu.edu.tw);
授課目的： 本課程的目的在培養學生們對人工智慧、機器學習、與深度學習的基礎概念與應用實作能力。機器學習方面將探討如何能由觀測到的大量資料中做自我學習與進化，而自動增進其處理效能，例如進行預測、分類、分群、模式辨認、特徵擷取、決策等等。深度學習方面將探討DNN、CNN、RNN等方法在圖形與影像辨識、文件分析、對話處理方面的相關應用與實作。課程進行方式為授課與實作並重，採分組方式進行主題報告與期末專案實作。;
教學模式： ;
學分數：3;
成績計算方式： 平時作業: 10%
分組報告: 20%
期中考試: 15%
期末考試: 15%
認證課程: 10%
實作作業: 30%;
開課教師： 吳政瑋 助理教授 (wucw@niu.edu.tw);