Course Syllabus

Course Information：

Year-Semester Course Number Course Name Phase Credits Hours Required/Elective Instructor Class Student NO. Withdraw Note

Spring Semester
Year 2025 345357 AI Advanced Machine Learning Practical Course 1 3.0 3 ★ Ho-Chiao Chuang 光大創創(研發處) 18 2 計中電腦教室，建議具備Python基礎程式能力

Year-Semester	Course Number	Course Name	Phase	Credits	Hours	Required/Elective	Instructor	Class	Student NO.	Withdraw	Note
Spring Semester Year 2025	345357	AI Advanced Machine Learning Practical Course	1	3.0	3	★	Ho-Chiao Chuang	光大創創(研發處)	18	2	計中電腦教室，建議具備Python基礎程式能力

Course Plan：

Instructor Ho-Chiao Chuang　Office Hours

Email hchuang@ntut.edu.tw

Last Updated 2024-12-19 10:51:46

Course Objective 藉由主流神經網路 TensorFlow 框架，操作Python3程式，實作諸多機器學習與深度學習神經網路應用，包含影像分類、物件偵測、生成式AI與大型語言模型(LLM) 等等。此課程會使用到Google Colab及PC端安裝的Anaconda Python程式。 Use the mainstream TensorFlow framework to implement many machine learning and deep learning neural network applications, including image classification, object detection and natural language processing, etc.

Course Schedule 第1週人工智慧的基本觀念資料、問題類型、演算法的分類與範例人工智慧演算法用途的基本常識與概念第2週迴歸分析－單因子線性迴歸第3週機器學習－決策樹-1、2 第4週深度學習神經網路－神經網路架構、如何學習第5週運動會，放假一次第6週深度學習神經網路－推論、資料增強第7週深度學習神經網路－預訓練模型第8週深度學習神經網路－遷移學習、微調第9週期中考第10週淺談 LLM / DLI課程 RAG 第11週物件偵測 YOLOV4 第12週 NLP自然語言處理－遞歸神經網路-1 第13週 NLP自然語言處理－遞歸神經網路-2 第14週 NLP自然語言處理－遞歸神經網路-3 第15週淺談生成網路－自動編碼器第16週淺談生成網路－ GAN / 神經風格轉換第17週準備期末展示第18週期末展示

Evaluation and grading policy 出席率10% 作業30% 期中考 25% 期末展示 35%

Materials All right reserved. Do not reproduce without permission.

Foreign-language textbooks:No
自編教材，課程完成之後可取得 NVIDIA 原廠電子證書一張

The access to curricular consultation 透過每週五上午9:00的 Office Hour 綜合科館 325室可諮詢所有與課程相關的內容
第17、18周課程諮詢管道 Line ID: hochiao0917 與線上課程為 https://meet.google.com/kre-kjaz-uza

Expanding teaching and resources

The course corresponds to the SDGs SDG3：良好健康和福祉（Good Health and Well-being）
SDG8：尊嚴就業與經濟發展（Decent Work and Economic Growth）
SDG9：產業創新與基礎設施（Industry, Innovation and Infrastructure）

Does the course incorporate AI

Note
　

Instructor	Ho-Chiao Chuang　Office Hours
Email	hchuang@ntut.edu.tw
Last Updated	2024-12-19 10:51:46
Course Objective	藉由主流神經網路 TensorFlow 框架，操作Python3程式，實作諸多機器學習與深度學習神經網路應用，包含影像分類、物件偵測、生成式AI與大型語言模型(LLM) 等等。此課程會使用到Google Colab及PC端安裝的Anaconda Python程式。 Use the mainstream TensorFlow framework to implement many machine learning and deep learning neural network applications, including image classification, object detection and natural language processing, etc.
Course Schedule	第1週人工智慧的基本觀念資料、問題類型、演算法的分類與範例人工智慧演算法用途的基本常識與概念第2週迴歸分析－單因子線性迴歸第3週機器學習－決策樹-1、2 第4週深度學習神經網路－神經網路架構、如何學習第5週運動會，放假一次第6週深度學習神經網路－推論、資料增強第7週深度學習神經網路－預訓練模型第8週深度學習神經網路－遷移學習、微調第9週期中考第10週淺談 LLM / DLI課程 RAG 第11週物件偵測 YOLOV4 第12週 NLP自然語言處理－遞歸神經網路-1 第13週 NLP自然語言處理－遞歸神經網路-2 第14週 NLP自然語言處理－遞歸神經網路-3 第15週淺談生成網路－自動編碼器第16週淺談生成網路－ GAN / 神經風格轉換第17週準備期末展示第18週期末展示
Evaluation and grading policy	出席率10% 作業30% 期中考 25% 期末展示 35%
Materials	All right reserved. Do not reproduce without permission. Foreign-language textbooks:No 自編教材，課程完成之後可取得 NVIDIA 原廠電子證書一張
The access to curricular consultation	透過每週五上午9:00的 Office Hour 綜合科館 325室可諮詢所有與課程相關的內容第17、18周課程諮詢管道 Line ID: hochiao0917 與線上課程為 https://meet.google.com/kre-kjaz-uza
Expanding teaching and resources
The course corresponds to the SDGs	SDG3：良好健康和福祉（Good Health and Well-being） SDG8：尊嚴就業與經濟發展（Decent Work and Economic Growth） SDG9：產業創新與基礎設施（Industry, Innovation and Infrastructure）
Does the course incorporate AI
Note