深度類神經計算及應用

課程簡介

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。

先備能力

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

學習目標

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

授課教師

游寶達 老師

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。