機器學習與商業應用
Machine Learning and Business Applications
| 節 | 週四 |
|---|---|
6 14:20–15:10 | 機器學習與商業應用 TD 3 節連堂 |
7 15:30–16:20 | |
8 16:30–17:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
人工智慧(AI, Artificial Intelligence)是發展商務科技的重要技術之一,而機器學習(ML)則是實現人工智慧的主要手段之一。因此本課程將教授常見的機器學習方法,並且以金融、行銷實例及資料作為範例,讓學生實作機器學習技巧。透過本課程讓學生了解機器學習如何應用在各種商業領域,也能夠對於商務科技發展趨勢有更進一步的了解。
統計學, R程式語言 (preferred)
強調實際操作 上課時每位學生都需要帶Notebook
1.學期成績評量方法 四次作業 40% 期末口頭報告 30% 期末書面報告 20% 其他 10% 2.教學方法及教學相關配合事項 強調實際操作 上課時每位學生都需要帶Notebook 助教: 陳懷安 andy19960407@gmail.com
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | AI/SL/ML/DL, (Artificial Intelligence, Statistical Learning, Machine Learning and Deep Learning): An Introduction (CH. 1 and 2) |
| 第 2 週 | Introduction to R and R-Studio |
| 第 3 週 | Linear Regression (指定作業1) |
| 第 4 週 | Linear Regression (R-lab) (指定作業2) |
| 第 5 週 | 春假 |
| 第 6 週 | Classification (繳交作業1) |
| 第 7 週 | Classification (R-lab) (繳交作業2) |
| 第 8 週 | Cross Validation |
| 第 9 週 | Cross Validation (R-lab) (指定作業3) |
| 第 10 週 | Variable selection |
| 第 11 週 | Variable selection (R-lab) (繳交作業3) |
| 第 12 週 | Nonlinear Models |
| 第 13 週 | Nonlinear Models (R-lab) (指定作業4) |
| 第 14 週 | Decision Trees |
| 第 15 週 | Decision Trees (R-lab) (繳交作業4) |
| 第 16 週 | 期末報告 |
| 第 17 週 | 端午節 |
| 第 18 週 |
Textbook: (請由"最新公告"頁面下載更新的課程綱要,包含資料網頁的連結。) “An Introduction to Statistical Learning with Applications in R” by James, Witten, Hastie, and Tibshirani (2017), free download Reference materials: “Machine Learning” online course taught Andrew Ng(吳恩達), CS229, ( 2018) Stanford. All course materials are available online. “The Elements of Statistical Learning”by Trevor, Tibshirani and Friedman (2017), free download “機器學習” Youtube 網路課程by李宏毅, (2015-now) “R資料採礦與數據分析” 何宗武 (2016) 碁峰出版社 “R語言:數學計算統計模型與金融大數據分析” 酆士昌 (2016),博碩出版社 “Machine Learning for Dummies,” by Judith Hurwitz and Daniel Kirsch, IBM
- 地點
- Room 409
- 時間
- 周四 :17:30-19:00
- 聯絡方式
- imfacrc@gmail.com