AI 研究模組
Special Topics and Labs on Artificial Intelligence
| 節 | 週四 |
|---|---|
2 09:00–09:50 | AI 研究模組 CM215 3 節連堂 |
3 10:10–11:00 | |
4 11:10–12:00 | |
5 13:20–14:10 | AI 研究模組 CM215 2 節連堂 |
6 14:20–15:10 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
Unit 1_Mathemetics 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_Few Shot Learning 實作(謝君偉): 傳統的機器學習方法需要大量帶註釋的數據進行訓練,這在某些領域可能不切實際或耗時,此課程將介紹小樣本學習技術,目標是使模型能夠僅使用少量標記示例來學習新概念或任務, 這是通過利用從更大的數據集或預訓練模型中學到的先驗知識來實現的。此課程將讓學生學習到few-learning 的各種方法、實作技巧、相關評估基準與資料庫。 Unit 3_ ROS程式設計基礎(陳建志): 機器人作業系統(Robot Operating System, ROS)是專為開發機器人所設計的開源軟體架構,如今ROS已風行全世界並支援各大廠牌的機器人(Universal Robots, ABB Manipulators, Faunc等)。ROS提供了硬體抽象、設備驅動、函式庫、可視化工具、軟體間訊息傳遞和軟體包管理等功能。ROS背後廣大的社群累積了龐大的能量,除了提供基本工具外,也包含各式各樣的演算法,使得開發者可猶如組裝積木般,一塊塊的將自己想要的機器人快速拼接起來,並專注於開發自己的應用。本課程將引導學生學會相關的ROS基礎與知識,並學會以ROS開發相關應用程式及引用open source資源。 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.
Unit 1_Mathemetics for Machine Learning(馬清文): 1.Computer programming skill, especially Python and C. 2.College linear algebra, calculus and probability concepts. Unit 2_Few Shot Learning 實作(謝君偉): N/A Unit 3_ROS程式設計基礎(陳建志): 程式設計、資料結構、嵌入式系統或物聯網程式設計 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++
Unit 1_Mathemetics for Machine Learning(馬清文): Web resource: Essential math for machine learning: https://www.edx.org/course/essential-math-for-machine-learning-python-editi-2 Unit 2_Few Shot Learning 實作(謝君偉): 課堂講授、投影片 Unit 3_ ROS程式設計基礎(陳建志): 課堂講授、投影片 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.
Unit 1_Mathemetics for Machine Learning(馬清文): Homeworks: 100% Unit 2_ Few Shot Learning 實作(謝君偉): 作業成績 30%、平時成績 40%、小測驗 30% Unit 3_ ROS程式設計基礎(陳建志): 作業成績 100% Unit 4_ GPU程式設計-使用OpenGL Shaders (彭其瀚): 作業 30%, 程式實作70%. Unit 4_智慧感測(林勻蔚): 以每一課堂單元作業進行評分。
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 課程說明 |
| 第 2 週 | Unit 1_Mathemetics for Machine Learning(馬清文): statistics, probability and basic information theory. |
| 第 3 週 | 停課不停班 |
| 第 4 週 | Unit 1_Mathemetics for Machine Learning(馬清文): statistics, probability and basic information theory. |
| 第 5 週 | Unit 1_Mathemetics for Machine Learning(馬清文): statistics, probability and basic information theory. |
| 第 6 週 | Unit 2_Few Shot Learning 實作(謝君偉): Few Shot Learning 實作 (1) |
| 第 7 週 | Unit 2_Few Shot Learning 實作(謝君偉): Few Shot Learning 實作 (2) |
| 第 8 週 | Unit 2_Few Shot Learning 實作(謝君偉): Few Shot Learning 實作 (3) |
| 第 9 週 | Unit 3_ ROS程式設計基礎(陳建志): 單元主題: ROS introduction 課程內容: ROS introduction, Raspberry pi settings, VirtualBox and Linux Image |
| 第 10 週 | Unit 3_ ROS程式設計基礎(陳建志): 單元主題: ROS introduction 課程內容: ROS introduction, Raspberry pi settings, VirtualBox and Linux Image |
| 第 11 週 | Unit 3_ ROS程式設計基礎(陳建志): 單元主題: ROS introduction 課程內容: ROS introduction, Raspberry pi settings, VirtualBox and Linux Image |
| 第 12 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 13 週 | N/A |
| 第 14 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 15 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 16 週 | N/A |
| 第 17 週 | N/A |
| 第 18 週 | 期末專題 |
Unit 1_Mathemetics 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_Few Shot Learning 實作(謝君偉): Deep Learning by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville、Machine Learning: an algorithm perspective by S. Marsland Unit 3_ ROS程式設計基礎(陳建志): 課程講義、 "Learning Robotics Using Python", 作者: Lentin Joseph, 原文出版社:Packt Pub Ltd, 出版日期:2015/05/30, ISBN:9781783287536、 "Mastering ROS for Robotics Programming", 作者: Lentin Joseph, 原文出版社:Packt Pub Ltd, 出版日期:2015/12/31, ISBN:9781783551798 Unit 4_ GPU程式設計-使用OpenGL Shaders (彭其瀚): N/A