1072_人工智慧概論_四技工管系一甲
上课期间:从 即日起 到 无限期
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课程介绍

课程安排

教學目標:根據全球知名研調機構Gartner預測,AI將是未來科技發展之主流。因此,為培養具資料科學、大數據、人工智慧等專業知識,並同時兼具工業工程與管理專業知識技能之學生。透過本課程的教授將使學生得以學習到人工智慧之專業知識與技能,並應用於未來與自身在工業工程之專業智識的鏈結。
 课本&教材
陳玉琨, 湯曉鷗, 人工智能基礎, 華東師範大學出版社, 2018
  • 一窺文字探勘之奧妙_張詠淳
  • 大數據情緒分析的經驗分享_陳宜欣
  • 用深度學習解決醫療尚未滿足的需求_吳沛燊
  • 阿龜的微氣候資料科學_吳君孝
  • 非均衡學習建物火災風險模型_以資料英雄計畫高雄火災風險地圖2.0為例_劉憲錡
  • 重新認識資料視覺化_王昱舜
  • 從手解演算法看AI_搶錢搶糧搶未來_林國銘
  • 從資料競賽看應用實務_曾凱聲
  • 深度學習於影像風格分類之應用_朱威達
  • 深度學習與Kaggle實戰_王淳恆
  • 鄉民帶你去旅行_日本篇_鄭中平
  • 意義探勘怎麼做_談談如何從小資料看見大格局_劉正山
  • 資料科學在國泰_陳榮錡
  • 影音大數據商機挖掘_陳彥呈
  • 課堂資料學_到底有沒有在上課_曾俊雄
  • 靠寫程式來翻轉醫療_從基因體大數據出發_蘇中才
  • 翻譯蒟蒻_普羅大眾也聽得懂的AI_趙式隆
  • A Moonshot through the Cloud_Artificial Intelligence in Health and Medicine_Steve Tsang
  • AI_大數據_法資訊學_法律與判決中的資料科學_邵軒磊
  • Amazing_Gans_莊鐵鴻
  • ASAP比價嗶嗶鳥爬蟲的秘辛與其他電商資料分析案例分享_崔殷豪
  • Big Data Visualization_馬匡六
  • Challenges Ahead_Being A Unicorn in Data Science through Problem Solving_郭耀仁
  • Defect Inspection with Deep Learning_劉冠良
  • Demographic prediction based on public social network behaviors_周世恩
  • Learn Data Science by Doing a Kaggle Competition_周志成
教师 / 王建智

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