人工智慧導論
Introduction to Artificial Intelligence
| 節 | 週四 |
|---|---|
5 13:20–14:10 | 人工智慧導論 3 節連堂 |
6 14:20–15:10 | |
7 15:30–16:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
This course introduces students to the fundamentals, problem-solving methods, and learning paradigms of artificial intelligence. Topics covered include intelligent agents, uninformed and informed searching, adversarial search and games, statistical learning, neural networks, and AI applications.
課堂作業包括程式作業,修課學生需具備程式撰寫能力以及演算法的基本知識。
無備註
遠距上課位置:https://www.youtube.com/@WeiTaChu 課程網頁:http://mmcv.csie.ncku.edu.tw/~wtchu/courses/2024f_AI/
• Five assignments (40%): Including programming, writing report, and short video • One exam (30%) • One final project (30%): Including project proposal, project implementation, writing report, and oral presentation
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| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 本課程為成大主導授課課程,從9/11為成大的第一週授課(與本校上課週次顯示不同),請以上課日期為準。 |
| 第 2 週 | 成大W1 Introduction, Intelligent Agents |
| 第 3 週 | 成大W2 Intelligent Agents hw1公布 (Project分組、主題方向制定) |
| 第 4 週 | 成大W3 Solving Problems by Searching |
| 第 5 週 | 成大W4 Search in Complex Environments hw1繳交、hw2公布 |
| 第 6 週 | 成大W5 Search in Complex Environments |
| 第 7 週 | 成大W6 Quantifying Uncertainty hw2繳交、hw3公布(Project期中報告) |
| 第 8 週 | 成大W7 Learning from Examples |
| 第 9 週 | 成大W8 Learning Probabilistic Models hw3繳交, hw4公布 |
| 第 10 週 | 成大W9 Learning Probabilistic Models |
| 第 11 週 | 成大W10 Deep Learning hw4繳交, hw5公布(final project short video) |
| 第 12 週 | 成大W11 Deep Learning |
| 第 13 週 | 成大W12 Deep Learning for Natural Language Processing hw5繳交 |
| 第 14 週 | 成大W13 Computer Vision |
| 第 15 週 | 成大W14 Final Exam (同時段同步考試) |
| 第 16 週 | 成大W15 Final project報告 (優選團隊、線上線下同步報告) |
| 第 17 週 | 成大W16 放假 |
| 第 18 週 | 成大W17 放假 |
| 第 19 週 | 成大W18 彈性學習 |
Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach 4th edition, Pearson,2020.
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