機器學習概論與實作
Introduction to Machine Learning and Practice
學期
109-1
學分
3
學分
當期課號
B499
永久課號
B1148
開課單位
腦科學研究所
授課教師
陳麗芬
校區
陽明
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週三 |
|---|---|
7 15:30–16:20 | 機器學習概論與實作 YL839 3 節連堂 |
8 16:30–17:20 | |
9 17:30–18:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 機器學習簡介 Machine learning landscape (Ch1) |
| 第 2 週 | 資料準備與前處理 Data preparation and pre-processing |
| 第 3 週 | 醫學影像處理 – 磁振造影影像 Medical image processing – MRI |
| 第 4 週 | 醫學影像處理 – 眼底攝影影像、內視鏡影像 Medical image processing – OCT, Endoscope |
| 第 5 週 | 生醫訊號處理 – 腦電圖 Biomedical signal processing – EEG |
| 第 6 週 | 生醫訊號處理 – 心電圖、生命徵象 Biomedical signal processing – EKG, vital signals |
| 第 7 週 | 監督式學習與貝氏決策理論 Supervised learning and Bayesian decision theory (Ch3) |
| 第 8 週 | 降維度法 Dimensionality reduction (Ch8) |
| 第 9 週 | 期末專題摘要報告 Term-project abstract presentation |
| 第 10 週 | 線性區別與回歸模型 Linear discrimination and Regression (Ch4) |
| 第 11 週 | 分類器與支援向量機器 Classification and support vector machines (Ch5) |
| 第 12 週 | 分群法 Clustering |
| 第 13 週 | 決策樹 Decision tress (Ch6) |
| 第 14 週 | 整體學習與隨機森林 Ensemble Learning and Random Forests (Ch7) |
| 第 15 週 | 類神經網路 Introduction to Artificial Neural Networks (Ch10) |
| 第 16 週 | 卷積神經網路 Convolutional Neural Networks (Ch13) |
| 第 17 週 | 遞歸神經網路 Recurrent Neural Networks (Ch14) |
| 第 18 週 | 期末專題報告 Term-project presentation |