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
110-1	289381	類神經網路	1	3.0	3	★	王順源	職電機所	34	1

教學大綱與進度：

教師姓名	王順源
Email	sywang@ntut.edu.tw
最後更新時間	2021-09-19 08:56:19
課程大綱	神經網路之簡介、直傳式神經網路、監督式學習、非監督式學習、回傳式神經網路、神經網路之結構分析、學習方式分析神經網路之應用。 Introduction to Networks, Feedback Neutral Networks ,Supervised Learning, Unsupervised Learning, Recurrant Neural Networks, Structure Analysis of Neural Networks, Analysis of Learning Methods, Applications of Neural Networks.
課程進度	第一週 Neuron Model and Network Architectures 第二週 Neuron Model and Network Architectures 第三週 Perceptron Learning Rule 第四週 Perceptron Learning Rule 第五週 Perceptron Learning Rule 第六週 Signal & Weight Vector Spaces 第七週 Linear Transformations 第八週 Supervised Hebbian Learning 第九週 期中考 第十週 Performance Surfaces, Performance Optimization 第十一週 Performance Surfaces, Performance Optimization 第十二週 Performance Surfaces, Performance Optimization 第十三週 (LMS)Widrow-Hoff Learning 第十四週 Backpropagation 第十五週 Backpropagation 第十六週 Backpropagation 第十七週 Variations on Backpropagation 第十八週 期末考
評量方式與標準	期中考 40% 期末考 40% 作業及平時成績 20%
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 原文: Neural Network Design by Martin T. Hagan, Howard B. Demuth, Mark H. Beale (中文翻譯: 汪惠健 )
課程諮詢管道	以學校TEAMS帳號進入諮詢提問
課程對應SDGs指標
課程是否導入AI
備註	●上課方式：遠距上課 ●評量方式： 評分與測驗方式: 期中考、期末考採實體紙筆測驗；或期末考採繳交期末報告 ●補充說明資訊：