機器學習簡介與實作碩士學分班
▌招生對象
具教育部認可之學士學位或報考研究所同等學歷（三專畢業滿二年以上，二專或五專畢業滿三年以上者）
▌課程資訊
課程日期：114年06月21日-08月16日，每周六
課程時間：早上9:00-12:00、下午1:00-4:00，一共54小時。
課程地點：文藻大學
▌課程內容
本課程機器學習簡介與實作將從基礎開始介紹各種機器學習技術和實作方法，內容包括實用的深度學習模型，強化式學習和大型語言模型，目的在提供學員從實務了解機器學習各種技術的應用，學員需具備基礎Python程式語言能力，課程中也會簡單複習Python，以下為各課程模組的簡介。
機器學習簡介︰機器學習（Machine Learning）是人工智慧領域的一個重要分支，主要研究如何讓電腦系統能夠從資料中學習並改進其預測或決策能力，它透過數學和演算法來識別資料中的模式和規律，進而進行自我調整和優化。本章將介紹機器學習的基本概念與方法。
深度學習︰此部分將介紹深度學習基本概念，內容包含神經網路基本概念，如感知器, 隱藏層, 輸入與輸出, 激活函數, 損失函數與優化器等。以及常見類神經網路架構介紹，如前饋神經網路、卷積神經網路與遞迴神經網路。並透過PyTorch學習工具的導入，讓學生利用多層感知器模型與CNN模型實作MNIST資料集與CIFAR-10 圖像分類資料及練習。
強化式學習︰強化式學習是一種透過不斷與環境互動，以探索最佳策略的機器學習方法，應用範圍非常廣泛。本模組首先介紹強化式學習的基礎概念及最新的應用，接著討論不同強化式學習演算法，以及結合深度學習的深度強化式學習。各子題皆配合Colab實作，理論與實作兼顧。
機漫談大型語言模型︰這門課程旨在深入探討自然語言處理的基礎知識與應用。課程首先介紹自然語言的基本概念，包括語言的結構和功能。接著，學生將學習不同的語言表示法，理解如何將自然語言轉化為機器可處理的格式。本課程還將涵蓋大型語言模型的基礎，如何訓練這些模型以及它們在真實世界中的應用。最後，學生將有機會在Colab平台上實踐所學，通過實際操作加深對大型語言模型操作的理解。
▌修課人數
本課程選修人數至少15名，若招生名額不足，本班有保留開課權利。
▌收費標準
▌優惠方案
8折 早鳥優惠( 5/7前完成報名者 )、校友優惠
舊生 享95折
※ 於早鳥優惠期間報名之 舊生 將享有早鳥優惠8折 + 95折的舊生優惠!
▌課程大綱
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周次時間 |
日期 |
模組內容 |
授課教師 |
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第一周上午 |
06/21(六) |
開幕暨課程總覽/ 機器學習簡介一 |
丁川康 |
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第一周下午 |
機器學習簡介二 |
丁川康 |
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| 第二周上午 | 06/28(六) | 機器學習簡介三 |
丁川康 |
| 第二周下午 | 機器學習簡介三 |
丁川康 |
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第三周上午 |
07/05(六) |
深度學習一 |
高宏宇 |
| 第三周下午 |
深度學習二 |
高宏宇 |
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第四周上午 |
07/12(六) |
深度學習三 |
高宏宇 |
| 第四周下午 |
深度學習四 |
高宏宇 |
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| 第五周上午 | 07/19(六) |
強化式學習一 |
金仲達 |
| 第五周下午 |
強化式學習二 |
金仲達 |
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| 第六周上午 | 07/26(六) |
漫談大型語言模型一 |
陳宜欣 |
| 第六周下午 |
漫談大型語言模型二 |
陳宜欣 |
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| 第七周上午 | 08/02(六) |
漫談大型語言模型三 |
陳宜欣 |
| 第七周下午 |
漫談大型語言模型四 |
陳宜欣 |
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| 第八周上午 | 08/09(六) |
漫談大型語言模型五 |
陳宜欣 |
| 第八周下午 |
漫談大型語言模型六 |
陳宜欣 |
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| 第九周上午 | 08/16(六) |
期末報告一 |
劉靖家 |
| 第九周下午 |
期末報告二 |
劉靖家 |
▌報名方式
報名日期：即日起至114年6月13日（五）17:00截止。
報名方式：採線上報名 <點選報名>
▌其他事項
▌聯絡方式
