課程資訊

類神經網路(neural network)是模擬人工智慧最基礎的學術領域，有其領域的理論、應用等之豐富度。本課程選取類神經網路的核心內容，以supervised learning為主要內容，論述backpropagation的架構，再引述deep learning的implement tools，讓其neural computation具有deep performance and applications之效能。

1. 具有微積分、線性代數之基礎 2.能撰寫python的能力 3.具有操作Google開放系統之經驗

1. 了解neuron的計算模型 2. 了解複雜neural system及computation的呈現及計算方式 3. 學習learning algorithm的設計、應用、分析等技術 4. 學會著名的backpropagation演算法 5. 學會Keras及TensorFlow的AI implementation方法及技 6. 學會影像處理的deep computation應用問題

教師簡介：

游寶達教授現任國立中正大學資工系教授，專長於智慧系統設計；加上曾任中正大學圖書館館長，數位學習中心主任、清江學習中心主任，長期研究與經營數位學習，並推動數位教材與課程認證。

專長為智慧型系統設計、智慧型網路、ICAL、非線性系統、e-Learning、電腦輔助教學。