| 課程代碼 |
G0D15S01
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| 課程中文名稱 |
人工智慧與雲端運算
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| 課程英文名稱 |
Artificial Intelligence in the Cloud
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| 學分數 |
3.0
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| 必選修 |
選修
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| 開課班級 |
四技資工四甲,四技資工四乙
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| 任課教師 |
杜俊育,許子衡
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| 上課教室(時間) |
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週三
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第1節
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(C303)
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週三
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第2節
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(C303)
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週三
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第3節
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(C303)
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| 課程時數 |
3
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| 實習時數 |
0
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| 授課語言 |
1.華語
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| 輔導考證 |
無
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| 課程概述 |
本課程為特定雲端運算平台的機器學習相關技術之實習與應用課程。主要教授雲端機器學習平台與工具之相關基礎知識，引導學生建置雲端數據伺服器，並導入、使用雲端機器學習工具。內容包括：雲端平台操作基礎、雲端數據伺服器建置流程、平台預設機器學習模型之使用、自建機器學習模型之方法等，並透過Python語言實作機器學習應用，協助學生掌握機器學習實際應用之知識與技術。
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| 先修科目或預備能力 |
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課程學習目標與核心能力之對應
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| 編號 | 中文課程學習目標 | 英文課程學習目標 | 對應系指標 |
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1
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建立開發機器學習系統之能力
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3 實務能力
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2
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建構機器學習基礎資訊與應用能力
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2 資訊能力
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3
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訓練資料處理與資料加值能力
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|
1 工程知識
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4
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培養機器學習應用規劃能力
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|
4 規劃整合
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| 就業力培養目標 |
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校指標 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
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專業知識 |
實務技能 |
資訊能力 |
整合創新 |
外語能力 |
熱誠抗壓 |
表達溝通 |
敬業合群 |
人文素養 |
服務關懷 |
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20% |
40% |
30% |
10% |
0% |
0% |
0% |
0% |
0% |
0% |
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系指標 |
1 |
3 |
2 |
4 |
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5 |
6 |
8 |
7 |
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工程知識 |
實務能力 |
資訊能力 |
規劃整合 |
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表達溝通 |
管理合作 |
社會人文 |
職業倫理 |
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20% |
40% |
30% |
10% |
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0% |
0% |
0% |
0% |
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| 中文課程大綱 |
1.雲端運算平台簡介
2.雲端數據伺服器建置與操作
3.機器學習流程回顧
4.雲端機器學習模型介紹
5.模型訓練
6.機器學習效能評估
7.Python 語言基礎
8.Python 機器學習應用
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| 英/日文課程大綱 |
1.Introduction of a cloud computing platform
2.Build up a cloud data server
3.A brief review of machine learning process
4.Introduction of cloud machine learning tool kits
5.Model Training
6.Performance measurement of machine learning
7.Python language basics
8.Develop applications of machine learning using Python
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| 課程進度表 |
第01週 課程介紹
第02週 雲端運算平台簡介
第03週 分散式雲端運算平台建置(一)
第04週 分散式雲端運算平台建置(二)
第05週 深度學習簡介(一)
第06週 深度學習簡介(二)
第07週 捲積神經網路(一)
第08週 捲積神經網路(二)
第09週 期中考
第10週 捲積神經網路(三)
第11週 捲積神經網路(四)
第12週 自編碼器(一)
第13週 自編碼器(二)
第14週 自編碼器(三)
第15週 自編碼器(四)
第16週 雲端深度學習運算之應用(一)
第17週 雲端深度學習運算之應用(二)
第18週 雲端深度學系運算之應用(三)
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| 課程融入SDGs |
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| 期考調查 |
| 期中考(第9週)考試方式 |
上機測驗
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| 期末考(第18週)考試方式 |
專題成績
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| 其他週考試考試週次與方式 |
無
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| 教學方式與評量方式 |
| 課程學習目標 | 教學方式 | 評量方式 |
| 建立開發機器學習系統之能力 |
實作演練
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實作
（
平時
）
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| 建構機器學習基礎資訊與應用能力 |
實作演練
|
課堂展演
（
期中
）
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| 訓練資料處理與資料加值能力 |
實作演練
|
課堂展演
（
期末
）
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| 培養機器學習應用規劃能力 |
成果驗收
|
實作
（
期末
）
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| 指定用書 |
| 書名 |
深度學習必讀 - Keras 大神帶你用Python實作
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| 作者 |
葉欣睿 (譯)
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| 書局 |
旗標
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| 年份 |
2019
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| 國際標準書號(ISBN) |
9789863125501
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| 版本 |
初版四刷
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請同學尊重智慧財產權，使用正版教科書，不得非法影印，以免觸犯智慧財產權相關法令
。 |
| 參考書籍 |
1. 林大貴、Python+Spark2.0+Hadoop 機器學習羽大數據分析實戰、博碩、2016.09
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| 教學軟體 |
Ubuntu,Hadoop,Spark,Python
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| 課程規範 |
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