機器學習之數學理論專題(二)
Special Topics of Mathematical Foundation on Machine Learning II
學期
114-2
學分
3
學分
當期課號
536714
永久課號
SCMA30079
開課單位
應用數學系
授課教師
賴明治
校區
光復
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週五 |
|---|---|
3 10:10–11:00 | 機器學習之數學理論專題(二) SA307 2 節連堂 |
4 11:10–12:00 | |
5 13:20–14:10 | 機器學習之數學理論專題(二) SA307 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
概述
這門課程主要是讓學生了解相關人工智慧演算法之數學基礎，特別是針對目前解高維度偏微分方程的機器學習方法，及Physics-informed Neural Networks (PINNs) 的數學理論及所面臨的穩定性及可靠性的數學基礎探討，並研讀一些利用機器學習方法解偏微分方程的最新算法如operator learning，及相關文獻研讀
先修科目
機器學習之數學理論專題(一)，線性代數，高等微積分，數值分析，科學計算，偏微分方程
評分方式
以口頭報告研究內容佔100%
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 課程介紹 |
| 第 2 週 | PINN方法的優缺點 |
| 第 3 週 | PINN 方法的穩定度分析(一) |
| 第 4 週 | PINN 方法的穩定度分析(二) |
| 第 5 週 | 高維度PDEs的介紹 |
| 第 6 週 | 高維度PDEs的解法及困難度 |
| 第 7 週 | 文獻導讀 |
| 第 8 週 | 文獻導讀 |
| 第 9 週 | 文獻導讀 |
| 第 10 週 | 文獻導讀 |
| 第 11 週 | 文獻導讀 |
| 第 12 週 | 文獻導讀 |
| 第 13 週 | 期末口頭報告 |
| 第 14 週 | 期末口頭報告 |
| 第 15 週 | 彈性學習 |
| 第 16 週 | 彈性學習 |
教科書
由本人提供的講義及不同已發表之論文集組成，及一些放在arXiv的文章，內容具前瞻性為主
Office Hours
- 地點
- SA243
- 時間
- 星期五下午 3-5點
- 聯絡方式
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