校際選修

115-1 選課時程

進行中

  • 初選第一階段 6/15/2026
  • 初選第二階段 6/22/2026
  • 校際選修 8/24/2026
  • 初選第三階段 8/31/2026
  • 開學後加退選 9/7/2026
  • 逾期加退選 9/21/2026
選課資源

智慧生產研究模組

Special Topics and Labs on Intelligent Manufacture

學期
110-1
學分
3 學分
當期課號
5232
永久課號
IOG5022
開課單位
智慧與綠能產學研究所
授課教師
歐陽盟、張明峰、馬清文、曾煜棋、彭其瀚
校區
歸仁
類別
必修
上課時間表
週四
2
09:00–09:50
智慧生產研究模組
CM218
3 節連堂
3
10:10–11:00
4
11:10–12:00
5
13:20–14:10
智慧生產研究模組
CM218
2 節連堂
6
14:20–15:10

* 根據陽明交大上課時間表所列

概述

Unit 1_Mathematics for Machine Learning(馬清文): This course is design to provides on some essential mathematical foundations on which machine learning and artificial intelligence are based. Topics include 1) algebra foundations such as equations, functions, and graphs; 2) differential calculus such as derivatives and optimization; 3) linear algebra such as vector-matrix multiplication and matrix decomposition and; 4) statistics, probability and basic information theory. We will also write python codes to explore the concepts and technologies that are introduced in this course. Unit 2_機器與深度學習基礎知識初探(黃志勝): 本課程著重在教與基礎機器學習和深度學習觀念,讓學生可以從機器學習/深度學習的根本來認識AI在做什麼,如何達到Data driven的學習程序 Unit 3_多旋翼無人機原理與智慧系統(歐陽盟): * Flight principle * Introduction for Multirotor Copters * Flight weather Unit 4_ GPU程式設計-使用OpenGL Shaders (彭其瀚) 學習使用OpenGL GLSL Shaders來實現3D real-time rendering程式. 本堂課會類似workshop的方式, 與同學一同上機實作電腦圖學中幾個重要的shader programming應用. 使用C++並運用OpenFrameworks程式開發架構來加速3D程式的開發.

先修科目

Unit 1_ Mathematics for Machine Learning(馬清文): 1.Computer programming skill, especially Python and C. 2.College linear algebra, calculus and probability concepts. 3. In Unit 1, we use Microsoft teams with the link https://tinyurl.com/jhhkuuvh Unit 2_機器與深度學習基礎知識初探(黃志勝): 基礎數學 Unit 3_多旋翼無人機原理與智慧系統(歐陽盟): 大學物理、工程數學、程式語言 (Python、C語言、JAVA或其他程式語言之一) Unit 4_ GPU程式設計-使用OpenGL Shaders (彭其瀚): 初淺的線性代數概念和C++編程能力. 使用C++.

教學方式

Unit 1_ Mathematics for Machine Learning(馬清文): Web resource: 1. Essential math for machine learning https://www.edx.org/course/essential-math-for-machine-learning-python-editi-2 Unit 2_機器與深度學習基礎知識初探(黃志勝): 課堂講授、投影片 Unit 3_多旋翼無人機原理與智慧系統(歐陽盟): N/A Unit 4_ GPU程式設計-使用OpenGL Shaders (彭其瀚): 課堂講授,投影片,上機實作.

評分方式

1.學期作業、考試、評量 Unit 1_ Mathematics for Machine Learning(馬清文): Homeworks: 100% Unit 2_機器與深度學習基礎知識初探(黃志勝): 作業成績 50%, 平時成績 50% Unit 3_多旋翼無人機原理與智慧系統(歐陽盟): Quiz Unit 4_ GPU程式設計-使用OpenGL Shaders (彭其瀚): 作業 30%, 程式實作70%.

週次計畫
週次主題
第 1 週234課程說明 / 56停課
第 2 週Unit 1_Mathematics for Machine Learning(馬清文): Week 1: 1) algebra foundations such as equations, functions, and graphs; 2) differential calculus such as derivatives and optimization; We use Microsoft teams with the link https://tinyurl.com/jhhkuuvh
第 3 週Unit 1_Mathematics for Machine Learning(馬清文): Week 2: 3) linear algebra such as vector-matrix multiplication and matrix decomposition; We use Microsoft teams with the link https://tinyurl.com/jhhkuuvh
第 4 週Unit 1_Mathematics for Machine Learning(馬清文): Week 3: 4) statistics, probability and basic information theory. We use Microsoft teams with the link https://tinyurl.com/jhhkuuvh
第 5 週Unit 2_機器與深度學習基礎知識初探(黃志勝): 單元主題: 人工智慧、機器學習、深度學習介紹 課程內容: Introduction for ML/DL basic conceptions. How to start an AI project? Introduction for basic statistics and probability.
第 6 週Unit 2_機器與深度學習基礎知識初探(黃志勝): 單元主題: 機器學習基礎觀念簡介 課程內容: Linear Regression Classification(Gaussian Classifier) Dimension Reduction(PCA)
第 7 週Unit 2_機器與深度學習基礎知識初探(黃志勝): 單元主題: 深度學習基礎觀念簡介 課程內容: How does deep learning learn feature representations? Convolutional Neural Networks.
第 8 週Unit 3_多旋翼無人機原理與智慧系統(歐陽盟): Flight principle
第 9 週Unit 3_多旋翼無人機原理與智慧系統(歐陽盟): Introduction for Multirotor Copters
第 10 週Unit 3_多旋翼無人機原理與智慧系統(歐陽盟): Flight weather
第 11 週Unit 4_ GPU程式設計-使用OpenGL Shaders (彭其瀚): 單元主題: 3D real-time rendering念介紹 課程內容: 講解3D real-time rendering / rasterization的基本概念. (作業1公布.)
第 12 週Unit 4_ GPU程式設計-使用OpenGL Shaders (彭其瀚): 單元主題: shader programming實作I 課程內容: 與同學一同上機實作基本的shader programming (Blinn-Phong shading model等).
第 13 週Unit 4_ GPU程式設計-使用OpenGL Shaders (彭其瀚): 單元主題: shader programming實作II 課程內容: 與同學一同上機實作進階的shader programming (textures, Toon-shading, environment mapping等). (完成程式實作部分.)
第 17 週期末專題
第 18 週期末專題
教科書

Unit 1_ Mathematics for Machine Learning(馬清文): 1. Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, and Cheng Soon Ong. MATHEMATICS FOR MACHINE LEARNING. Cambridge University Press, 2020 2. Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville. Deep Learning. Chapter 2,3,4,5. MIT Press, 2016 Unit 2_機器與深度學習基礎知識初探(黃志勝): 1.Deep Learning by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, free e-book 2.Introduction to Statistical Pattern Recognition 2nd Ed、 Keinosuke Fukunaga, free e-book Unit 3_多旋翼無人機原理與智慧系統(歐陽盟): N/A Unit 4_ GPU程式設計-使用OpenGL Shaders (彭其瀚): N/A