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

資料探勘

Data Mining

學期
113-2
學分
3 學分
當期課號
535702
永久課號
CSDS30009
開課單位
數據科學與工程研究所碩士班
授課教師
顏安孜
校區
光復
類別
選修
上課時間表
週二
5
13:20–14:10
資料探勘
EC115
2 節連堂
6
14:20–15:10

* 根據陽明交大上課時間表所列

概述

This course is an introductory course on data mining. It briefly introduces the basic concepts, principles, methods, implementation techniques, and applications of data mining. Some advanced techniques in deep learning will also be covered.

先修科目

Machine Learning, Artificial Intelligence, Python Programming

教學方式

上課以投影片內容為主,並指派作業作為實作練習。

評分方式

3 homework、1 term project、1 group presentation Homework:60% Final project:30% Group presentation:10% (No exam)

課程大綱
  • Association Analysis
  • Regression
  • Classification
  • Deep Learning for Data Mining
  • Introduction to Data Mining
週次計畫
週次主題
第 1 週Introduction of the Course
第 2 週Introduction to Data Mining
第 3 週Association Analysis
第 4 週Regression
第 5 週Classification (Basic Concepts and Techniques)
第 6 週Neural Networks in Data Mining (DNN)
第 7 週Neural Networks in Data Mining (CNN, LSTM)
第 8 週Midterm (No Class)
第 9 週Anomaly Detection
第 10 週Neural Networks in Data Mining (self-attention)
第 11 週WWW 2025 (No Class)
第 12 週Neural Networks in Data Mining (Transformer)
第 13 週Large Language Models in Data Mining
第 14 週Graph Neural Network
第 15 週Group Presentation (Asynchronous &amp No Class)
第 16 週Final exam (No Class)
教科書

Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, and Vipin Kumar. Introduction to data mining. Pearson Education India, 2016.

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