類神經網路與深度學習(1122_R4ET ...

英文名稱: Neural Networks and Deep Learning ;
授課目的： 本課程先針對生物神經元運作及人工類神經網路之數學模型及學習方式做概略性介紹，緊接著討論幾種常用的類神經網路（如BPNN、RBF），其後跨入深度學習的進階應用（例如影音處理、電腦視覺、序列與文字之演算等），過程中結合Matlab 之程式操作示範與習題演練，以擴增學習內容的豐富度以及實務應用的紮實度。修習本門課將有助於對模型參數估測、函數模擬、迴歸分析、分類診斷以及信號分析與生成等問題的瞭解。;
教學模式： 演講及電腦操作示範每週三小時;
學分數：3;
成績計算方式： 平時成績： 50%（含作業30%、上課表現10%）
期中考： 20%
期末專題研究報告： 30%
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開課教師： 胡懷祖 教授 (hthu@niu.edu.tw);