教學大綱與進度

課程基本資料：

學年期	課號	課程名稱	階段	學分	時數	修	教師	班級	人	撤	備註
112-2	331664	機器學習與光電系統	1	3.0	3	★	伊柏文	光電二	44	1	新聘

教學大綱與進度：

教師姓名	伊柏文　教師諮商時間(Office Hours)
Email	yibeltal_chanie@mail.ntut.edu.tw
最後更新時間	2024-05-20 10:52:25
課程大綱	機器學習是人工智慧重要的一部份，本課程將介紹機器學習在光電系統的應用，內容包含1. 機器學習簡介及基本概念 2. 用於分類、迴歸和分群的機器學習演算法 3. 機器學習模型訓練、評估與最佳化技術 4. 機器學習在光電系統的應用。歡迎對人工智慧有興趣的同學加選。 1. Introduction and basic concepts of machine learning 2. Machine learning algorithms for classification, regression and clustering 3. Machine learning model training, evaluation, and optimization technology 4. Application of machine learning in optoelectronic systems
課程進度	1-3. Introduction and basic concepts of machine learning 4-8. Machine learning algorithms for classification, regression and clustering 9-13. Machine learning model training, evaluation, and optimization technology 14-18. Application of machine learning in optoelectronic systems
評量方式與標準	Homework: 60% Final report: 40%
使用教材、參考書目或其他	【遵守智慧財產權觀念，請使用正版教科書，不得使用非法影印教科書】 使用外文原文書：是 Use of self-made materials
課程諮詢管道	email: yibeltal_chanie@mail.ntut.edu.tw
延伸教學與資源
課程對應SDGs指標
課程是否導入AI
備註	Online teaching plan for weeks 17 and 18: Students will be arranged in groups, and some of the groups will present their final report assignments in week 17, while the remaining groups will present in week 18 using Google Meet. The Google Meet links are as follows: Group 1-5 Tuesday, June 18 · 3:00 – 6:00pm Google Meet joining info Video call link: https://meet.google.com/pcd-cuqx-ptc Group 6-10 Tuesday, June 18 · 3:00 – 6:00pm Google Meet joining info Video call link: https://meet.google.com/pcd-cuqx-ptc