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	299628	人工智慧邊緣運算實務與實現	1	2.0	2	★	陳彥霖 賴冠廷	電資二 電資學院(大)	50	4	歡迎非電資學院同學修習,電資學院同學限20人,上限40人

教學大綱與進度：

教師姓名	陳彥霖
Email	ylchen@ntut.edu.tw
最後更新時間	2021-09-23 16:57:44
課程大綱	本課程將藉由人工智慧的發展與介紹，讓學生理解資料科學、機器學習和深度學習運作原理和實作方式，並依據業界實務面上的操作讓學生清楚知道人工智慧在實務面上的問題，例如資料收集和邊緣模型發展等。 義隆電子將額外提供嵌入式AI平台和模型訓練軟體給予課程學生，結合理論與實務，對於非電資背景的學生教予學生如何在不用撰寫 AI 訓練程式即可訓練 AI 邊緣運算模型，並且將訓練後模型實現在嵌入式AI平台進行實作上。 This course seeks to introduce the development and elements of artificial intelligence (AI), especially in data science, machine learning and deep learning. In addition, we also mention what practical challenges AI in practice faces. For instance, a well working edge AI system still requires the supervised learning algorithm with a limited model, accompanying large amounts of human effort to label the training data necessary. In this course, we will not only teach how AI working but also how to mining the valuable data in the data pool for training AI model. In addition, Elan company will provide the AIBOX and AI model training software, in teaching how to training the AI model without coding, and implementing the AI model in practice by the AIBOX.
課程進度	1. 基礎AI與TensorFlow簡介 2. 機器學習原理簡介 3. 電腦視覺與卷積神經網路 4. Wording Embedding, RNN & LSTM 5. AI應用探討、數據對於AI模型應用的影響 6. 資料標註: 嵌入式AI平台資料標註與實作 7. 嵌入式AI平台軟體操作介紹(一) 8. 期末專題提案 9. 資料擴增技術介紹 10. 嵌入式AI平台軟體操作介紹(二): 軟體參數設定和資料擴增技術對於模型的影響 11. 嵌入式AI平台硬體實地操作 12. 嵌入式AI平台應用實作(一) - 分類操作範例 13. 嵌入式AI平台應用實作(二) - 物件偵測操作範例 14. 期末專題(一) 15. 期末專題(二) 16. 期末專題(三) 17. 期末專題(四)
評量方式與標準	程式作業 (30%) 期末專題 (70%)
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 教師自編教材
課程諮詢管道	一、EMAIL: ylchen@mail.ntut.edu.tw 二、校內分機: 4239
備註	●上課方式：遠距上課 ●評量方式： 一、符合防疫規範前提，保留學生須到校進行實體專案情境： 1. 分組帶回實驗平台與安裝必要操作環境 2. 期中、期末擬採分流至實驗教室進行AI實作專題評比與競賽。 二、評估安全則分流上課，如疫苗覆蓋率到達一定比率。 ●補充說明資訊： 請欲加選課程同學，EMAIL: ylchen@mail.ntut.edu.tw 提供 Teams 帳號，以便加入 Teams 課程團隊成員。 1. 臺北科大同學請提供【學號@cc.ntut.edu.tw】 2.校外同學請提供註冊 Teams 之帳號。