備註：佛資組碩博合開
- 教師: b06001 王昱鈞
王昱鈞
了解人工智慧技術的核心「機器學習」的基本概念與原理，能應用機器學習的方法於實際的研究問題之中。
人工智慧已是近年十分熱門的研究課題，現今生活的方方面面人工智慧皆已無所不在，而人工智慧之中的機器學習技術則扮演了最重要的核心角色。現今的人工智慧各種應用，無論語言理解與生成、圖像辨識與創作、自動駕駛車輛等，其背後都是利用了機器學習的方法，因此機器學習已成為我們每個人未來所必須了解的重要課題。本課程將從機器學習發展過程出發，逐步了解機器學習的類型與其背後的計算原理，從傳統的貝氏模型、決策樹、隱式馬可夫模型開始，逐步介紹條件隨機域、最大熵模型等進階方法。而後從類神經網路架構開始，了解目前新興之深度學習方法，於課程之中透過說明與實際實作，了解機器學習方法的應用方式，拓展更多研究的可能性。
上課教材(Texts)
上課用書：
- 平時成績或報告(paper & presentation)：40.00%
- 期中考試、報告或課堂討論(mid-term exam & class participation)：30.00%
- 期末考試、報告或其他(final exam & others)：30.00%
課程英文名稱(Engilsh Course Title)：Introduction to Machine Learning in Artificial Intelligence
學分數(Credit Courses)：3.00學分
選修別(Elective Discriminability)：專業選修
學期別(Terminal Discriminability)：學期
修課條件(Prerequisites)：無 (建議對Python程式語言有基本了解)
是否開放隨班附讀生選修(Is the course open to of the Continuing Education Center)：開放(Yes)
是否與性平教育相關(Is the course related to gender equality issue)：不相關(No)
授課方式(Tuituinal Method)：
■ 課堂講授(lecture)
■ 實習(pratice)
■ 課堂報告與討論(seminar)
使用教具(Classroom Equipment)：電腦、投影機、自編講義