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人工智慧導論

112-2 開課
  • 備註
  • 修課限制

    • 限學士班三年級以上 且 限本系所學生(含輔系、雙修生) 且 限學號單號

  • 本校選課狀況

    已選上
    0/100
    外系已選上
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    剩餘名額
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    已登記
    0
  • 課程概述
    人工智慧旨在讓電腦具有智慧解決問題、學習知識、演繹資訊等能力，隨著現代電腦系統的進展，人工智慧技術已在不同面相影響人類的生活。本課程從人工智慧史上的三個主要軸向（最佳解搜尋、由資料中學習、邏輯與知識推理）介紹這些軸向中核心的課題。
  • 課程目標
    本課程旨在做為本系大學部學生接觸人工智慧領域之入門課程，目標為傳授人工智慧之核心知識，使學生能輕易地與更深入之學理或更廣泛之應用接軌。
  • 課程要求
    先修課程：微積分、機率、線性代數、演算法設計與分析
  • 預期每週課後學習時數
  • Office Hour
  • 指定閱讀
  • 參考書目
    Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th Edition
  • 評量方式
  • 針對學生困難提供學生調整方式
  • 課程進度
    2/21第 1 週Introduction and History of AI, Uninformed Search
    2/28第 2 週Break
    3/6第 3 週Informed Search: A* Algorithm and Heuristic Search
    3/13第 4 週Constraint Satisfaction Problems
    3/20第 5 週Adversarial Search, Games
    3/27第 6 週Bayesian Representation
    4/3第 7 週Bayesian Inference
    4/10第 8 週Midterm
    4/17第 9 週Machine Learning Overview, Linear Models for Supervised Machine Learning
    4/24第 10 週Nonlinear Models for Supervised Machine Learning
    5/1第 11 週Deep Learning Models for Supervised Machine Learning (1/2)
    5/8第 12 週Deep Learning Models for Supervised Machine Learning (2/2)
    5/15第 13 週Unsupervised Machine Learning (1/2)
    5/22第 14 週Unsupervised Machine Learning (2/2)
    5/29第 15 週Reinforcement Learning