資料科學
Data Science
學期
111-2
學分
3
學分
當期課號
537713
永久課號
MGIF30079
開課單位
資訊管理與財務金融系財務金融碩博士班
授課教師
游家牧
校區
光復
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週二 |
|---|---|
A 18:30–19:20 | 資料科學 M101 3 節連堂 |
B 19:30–20:20 | |
C 20:30–21:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
概述
本課程主要當作各位財金所同學進入資料科學與人工智慧領域的第一門課. 由於財金所同學不見得為資訊相關科系畢業, 因此本門課程也不假設修課同學具有程式設計能力. 首先, 我們會花一些時間從頭介紹Python程式語言. 之後將教導同學撰寫簡單蒐集資料的網路爬蟲, 處理蒐集到的資料, 並且連接常用的App (如Line與WhatsApp等). 最後也將介紹當前的人工智慧技術, 範圍將至少涵蓋線性迴歸(迴歸問題), k-NN(分類問題), k-means(分群問題)等等. 時間允許的情況的話, 也將介紹目前的神經網路人工智慧. 上述議題均著重在如何使用現成開源程式碼來完成程式為主, 而較少介紹背後數學原理. 本課程均會在上課時實際帶同學們一步一步撰寫程式碼, 實際完成任務.
先修科目
微積分, 基本程式設計能力
評分方式
1. Quiz/Assignment/Final Project, 60% 2. Midterm exam, 20% 3. Final exam, 20%
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 課程簡介 |
| 第 2 週 | Python程式語言介紹 |
| 第 3 週 | Python程式語言介紹 |
| 第 4 週 | Python程式語言介紹 |
| 第 5 週 | 網頁結構與電腦網路原理 |
| 第 6 週 | 撰寫網路爬蟲抓取網路資料 |
| 第 7 週 | 撰寫網路爬蟲抓取網路資料 |
| 第 8 週 | 撰寫網路爬蟲抓取網路資料 |
| 第 9 週 | 期中考 |
| 第 10 週 | 分析抓取下來的資料 |
| 第 11 週 | 鍊結程式至手機App |
| 第 12 週 | 套用現成程式庫進行電腦視覺應用 (如人臉辨識, 車牌辨識等) |
| 第 13 週 | 套用現成程式庫進行電腦視覺應用 (如人臉辨識, 車牌辨識等) |
| 第 14 週 | 人工智慧 (機器學習/深度學習介紹) |
| 第 15 週 | 人工智慧 (機器學習/深度學習介紹) |
| 第 16 週 | 人工智慧 (機器學習/深度學習介紹) |
| 第 17 週 | 人工智慧 (機器學習/深度學習介紹) |
| 第 18 週 | 期末考 |
教科書
沒有教科書, 但是有以下參考書籍: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. Deep Learning. The MIT Press, 2016. François Chollet. Deep learning 深度學習必讀:Keras 大神帶你用 Python 實作, 旗標, 2019
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