機器學習概論與實作
Introduction to Machine Learning and Practice
學期
109-2
學分
3
學分
當期課號
B897
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
概述
1. state-of-the-art machine learning techniques 2. medical image/signal processing 3. deep neural network
教學方式
1. To give you the concepts, the intuitions, and the tools you need to actually implement programs capable of learning from data. 2. Learning by practice
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 機器學習簡介 Machine learning landscape (Ch1) |
| 第 2 週 | 如何進行機器學習 End-to-end machine learning project (Ch2) |
| 第 3 週 | 監督式學習與貝氏決策理論 Classification - Supervised learning and Bayesian decision theory (Ch3) |
| 第 4 週 | 影像處理 – 磁振造影影像 Medical image processing – MRI |
| 第 5 週 | 訊號處理 – 腦電圖 Biomedical signal processing – EEG |
| 第 6 週 | 線性區別與回歸模型 Training models: Linear discrimination and Regression (Ch4) |
| 第 7 週 | 期末專題企劃與文獻報告 Term-project abstract presentation |
| 第 8 週 | 分類器與支援向量機器 Classification and support vector machines (Ch5) |
| 第 9 週 | 決策樹、整體學習與隨機森林 Decision tress, Ensemble Learning and Random Forests (Ch6, Ch7) |
| 第 10 週 | 特徵擷取與降維度法 Feature extraction and Dimensionality reduction (Ch8) |
| 第 11 週 | 類神經網路 Introduction to Artificial Neural Networks with Keras (Ch10) |
| 第 12 週 | 訓練深度神經網路 Training Deep Neural Networks (Ch11) |
| 第 13 週 | 深層電腦視覺卷積神經網路 Deep Computer Vision using Convolutional Neural Networks (Ch14) |
| 第 14 週 | 期末專題報告 Term-project presentation |
| 第 15 週 | 醫院/實驗室參訪 |
| 第 16 週 | 光復校區模擬病房參訪 |
| 第 17 週 | 醫院參訪 |
| 第 18 週 | 醫院參訪 |