| 課程代碼 |
G0M04O01
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| 課程中文名稱 |
機器學習
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| 課程英文名稱 |
Machine Learning
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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 |
碩研資工一甲,碩研資工二甲
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| 任課教師 |
蔡家緯
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| 選課人數 |
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| 上課教室(時間) |
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週四
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第2節
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(C202)
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週四
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第3節
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(C202)
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週四
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第4節
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(C202)
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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 |
本課程為主要是介紹有關的資料分析與機器學原理，主要內容包括分類、支援向量機（Support Vector Machine）、深度學習…等，並透過Python、Pandas、SciKit-Learn、Keras及TensorFlow等實作機器學習應用，協助學生瞭解機器學習。
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| 先修科目或預備能力 |
程式語言、基礎計算機數學
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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 |
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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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2
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建構機器學習基礎資訊與應用能力
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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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4
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培養機器學習應用規劃能力
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| 就業力培養目標 |
此門課程無設定權重值
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| 中文課程大綱 |
1.機器學習簡介
2.機器學習流程
3.分類
4.模型訓練
5.支援向量機
6. Keras簡介與應用
7. TensorFlow簡介與應用
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| 英/日文課程大綱 |
1. Introduction of machine learning
2. Machine learning process
3. Clustering
4. Model training
5. Support vector machine
6. Introduction and application of Keras
7. Introduction and application of TensorFlow
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| 課程進度表 |
1.Introduction of ML
2.End-to-End ML Project
3.Basic Libraries （NumPy、Pandas、Matplotlib）
4.Classification
5.Training Models
6.Clustering Project
7.Prediction Project
8.Paper Study、Discussion & Implement
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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 |
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| 期末考(第18週)考試方式 |
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| 其他週考試考試週次與方式 |
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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 |
課堂講授
實作演練
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作業
（
平時
）
實作
（
平時
）
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| 建構機器學習基礎資訊與應用能力 |
課堂講授
分組討論
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實作
（
期中
）
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| 訓練資料處理與資料加值能力 |
課堂講授
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實作
（
期末
）
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| 培養機器學習應用規劃能力 |
課堂講授
分組討論
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口頭報告
（
期中
）
口頭報告
（
期末
）
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| 指定用書 |
| 書名 |
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| 作者 |
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| 書局 |
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| 年份 |
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| 國際標準書號(ISBN) |
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| 版本 |
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請同學遵守智慧財產權觀念，使用正版教科書，不得不法影印、下載及散布，以免觸犯智慧財產權相關法令
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| 參考書籍 |
1. Aurélien Géron, Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, O'Reilly Media, March 2017
2.Jake VanderPlas, Python Data Science Handbook, O'Reilly Media, November 2016
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| 教學軟體 |
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| 課程規範 |
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