圖形識別
Pattern Recognition
學期
112-2
學分
0
學分
當期課號
535652
永久課號
CSIC30034
開課單位
多媒體工程研究所
授課教師
林彥宇
校區
光復
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週三 |
|---|---|
3 10:10–11:00 | 圖形識別 EC015（光復） 3 節連堂 |
4 11:10–12:00 | |
N 12:20–13:10 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
概述
An introduction to pattern recognition
先修科目
Linear algebra, probability, calculus, programming (such as Python), and deep learning programming (such as PyTorch, Keras, or TensorFlow)
備註
無備註
教學方式
教師未提供此項資料
評分方式
Four Homework Assignments: 60% (= 15% x 4) Final Exam: 40%
課程大綱
教師未提供此項資料
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Introduction to Pattern Recognition |
| 第 2 週 | National Holiday: No Lecture |
| 第 3 週 | Linear Model for Regression I |
| 第 4 週 | Linear Model for Regression II |
| 第 5 週 | Linear Model for Classification I |
| 第 6 週 | Linear Model for Classification II |
| 第 7 週 | Intercollegiate Activities: No Lecture |
| 第 8 週 | Neural Networks |
| 第 9 週 | Ensemble Model I |
| 第 10 週 | Ensemble Model II |
| 第 11 週 | Kernel Method I |
| 第 12 週 | Kernel Method II |
| 第 13 週 | Deep Neural Networks |
| 第 14 週 | Convolutional Neural Networks |
| 第 15 週 | Attention and Transformers |
| 第 16 週 | Final Exam |
教科書
1. C. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer 2006 https://www.springer.com/gp/book/9780387310732 Free pdf download: https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2006/01/Bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006.pdf 2. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016 Free pdf download: https://www.deeplearningbook.org/
Office Hours
- 地點
- Instructor: EC706 TAs: EC701 and EC234-C Please send us an email in advance to make an appointment, and we will inform you where to have a discussion.
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