CNN、Transformer與生成式AI
CNN, Transformer, and Generative AI
學期
112-1
學分
3
學分
當期課號
639010
永久課號
AICA30032
開課單位
智慧科學暨綠能學院
授課教師
謝君偉
校區
歸仁
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週一 |
|---|---|
5 13:20–14:10 | CNN、Transformer與生成式AI CM214 3 節連堂 |
6 14:20–15:10 | |
7 15:30–16:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
概述
介紹最新CNN架構設計與transformer,並探討生成式AI。 Introduction of the latest CNN architecture design, transformer, and generative AI.
先修科目
無 No need
教學方式
課堂講授、作業、專題研究 Lecture in Class, Home works, Research Projects.
評分方式
作業(20%) 專題報告(20%) 期中考(30%) 期末考(30%) HW (20%) Project(20%) Midterm(30%) Final(30%)
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Basics of Machine Learning https://meet.google.com/agd-ksnv-ioo |
| 第 2 週 | Basic Math for deep learning https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_Y2ExMjNiNWEtMDY3OC00ZjVlLWE0ODQtYWE4Y2ZmOWI5MjU5%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%2280a9abdb-7cef-443c-b040-3f8e75e9232e%22%2c%22Oid%22%3a%22f3348093-cbe5-4e1b-957f-bf3ae39dc7ed%22%7d |
| 第 3 週 | CNN |
| 第 4 週 | Gradient Descent Strategies |
| 第 5 週 | Neural architecture design I |
| 第 6 週 | Neural architecture design II |
| 第 7 週 | CNN-based Object Detection I |
| 第 8 週 | Mid-term Exam |
| 第 9 週 | CNN-based Object Detection II |
| 第 10 週 | Language Model |
| 第 11 週 | RNN-LSTM |
| 第 12 週 | Self-attention-Transformer |
| 第 13 週 | Encoder-only model-BERT |
| 第 14 週 | Decoder-only model GPT-ChatGPT |
| 第 15 週 | GAN & Diffusion Model |
| 第 16 週 | Final Exam |