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
109-2	289011	自主學習	1	1.0	2	★	何昭慶 陸元平	機械四乙	3	0

教學大綱與進度：

教師姓名	陸元平
Email	yuan@ntut.edu.tw
最後更新時間	2021-03-22 11:04:19
課程大綱	為培養大學部學生自主學習能力，由學生主動積極創造並實現自己有興趣之主題。學生於特定主題之創造與實現中，學習到思考批判與問題解決等能力。教師擔任輔助指導角色，引導學生從實踐中學習問題解決能力。 學生根據自己的興趣與能力訂定自主學習計畫，並於開學前向各系提出申請，由本系專任老師擔任指導教師，審查計畫及評核學期成績。 This course aims to develop undergraduates’ active learning skills by making students engage in the creation and realization of topics of students’ own interest. In the process of specific topic creation and realization, students will proactively learn critical-thinking and problem-solving skills. Instructors cultivate the active engagement of students in problem solving, without actually participating in it. In this course, students are required to draw up self-learning plans based on their own interests and capabilities and then submit their plans to the departmental office for approval by the beginning of the semester.
課程進度	＃Coursera 109-2學期二週～三週 Introduction to Machine Learning 109-2學期四週～五週 Regression 109-2學期六週～七週 Classification 109-2學期八週～九週 Clustering 109-2學期十週～十一週 Recommender Systems 109-2學期十二週～十八週 Final Project ＃中華開放教育平台 109-2學期二週～三週 人工智慧簡介 109-2學期四週～六週 人工智慧演算法介紹 109-2學期七週～九週 Google Colab 雲端計算平台介紹 109-2學期十週～十三週 專題實作：阿拉伯數字辨識 MNIST 109-2學期十四週～十六週 專題實作：常用圖像辨識 CIFAR 109-2學期十七週～十八週 專題實作：資料分析 Titanic passengers dataset 專題實作：語意分析 Large Movie Review Dataset 每週一次討論時間 1. 分享課程所學 2. 專題進度與分工 3. 與老師討論分享 4. 改善模型
評量方式與標準	■平時成績：40％ ■課堂報告與作業：50％ ■專題實作：10％ 翹課一次扣總成績10分、請假第二次開始扣總成績1分、遲到早退一次扣總成績1分、學期缺課次數過多將增加總扣分數、作弊一律以不及格論
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：否 網站名稱： coursera 學習資料： https://www.coursera.org/learn/machine-learning-with-python?aid=true&authMode=login&isNewUser=true#syllabus 網站名稱： 中華開放教育平台 學習資料： https://www.openedu.tw/course.jsp?id=1127
課程諮詢管道
備註