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預選課表

機器學習

113-1 開課異動

  • 流水號

    26214

  • 課號

    CSIE5043

  • 課程識別碼

    922 U0960

  • 無分班

  • 3 學分

  • 選修

    資訊工程學系 / 臺灣大專院校人工智慧學程聯盟 / 智慧醫療學分學程 / 資料科學碩士學位學程 / 資訊網路與多媒體研究所 / 資訊工程學研究所

      選修

    • 資訊工程學系

    • 臺灣大專院校人工智慧學程聯盟

    • 智慧醫療學分學程

    • 資料科學碩士學位學程

    • 資訊網路與多媒體研究所

    • 資訊工程學研究所

  • 林軒田
  • 一 6, 7, 8

  • 請洽系所辦

  • 3 類

  • 修課總人數 450 人

    本校 450 人

  • 領域專長

    機器學習與人工智慧

  • 英文授課
  • NTU COOL
  • 核心能力與課程規劃關聯圖
  • 備註

    資工系、資料科學學程、資工所 本課程以英語授課。人工智慧碩士班必修。上課教室：資103；104、105、107同步。
    AI學程聯盟 本課程以英語授課。人工智慧碩士班必修。上課教室：資103；104、105、107同步。TAICA課程。
    智慧醫療學程 本課程以英語授課。人工智慧碩士班必修地點資103、104、105、107同步智慧醫療學程所屬電資學院數據領域課程
    網媒所 本課程以英語授課。人工智慧碩士班必修。資102同步。

  • 修課限制

    • 限本系所學生(含輔系、雙修生)

  • 本校選課狀況

    已選上
    0/450
    外系已選上
    0/0
    剩餘名額
    0
    已登記
    0
  • 課程概述
    Machine learning allows computational systems to adaptively improve their performance with experience accumulated from the data observed. This course introduces the basics of learning theories, the design and analysis of learning algorithms, and some applications of machine learning.
  • 課程目標
    The course is designed to prepare junior graduate students with a solid background of machine learning and allow them to use machine learning techniques appropriately in their future research or industry projects.
  • 課程要求
    Computer Programming, Calculus, Probability, Linear Algebra
  • 預期每週課前或/與課後學習時數
  • Office Hour
  • 指定閱讀
  • 參考書目
  • 評量方式
    1. 本校建議 A+ 比例上限為 20% ，非強制規定， 授課教師可依課程要求調整，建議必修課程參考。
    2. 本校採用等第制評定成績，學生成績評量辦法中的百分制分數區間與單科成績對照表僅供參考，授課教師可依等第定義調整分數區間。詳見 學習評量專區。
  • 針對學生困難提供學生調整方式
  • 補課資訊
  • 課程進度
  • 為確保您我的權利，請尊重智慧財產權及不得非法影印。