課程資訊

課程名稱	演算法
部別學制系科	日間部，四技，人工智慧應用工程學士學位學程
學分時數	必修，學分 3.0，時數 3.0
分類	分類代號 K2，分類名稱：專精

114/2 學期，於「智慧二」教學之基本資訊

代號與教師	開課代號：DWI4113A402，任課教師：蔡鴻德
相關網址
評分準則	平時成績 30%，期中考評 30%，期末考評 % (僅做參考)
系統備註	「授課進度」... 等，教師已確認

114/2 學期，於「智慧二」教學之預定進度

週次 起訖日	校務摘要	課程進度
一 1150302 1150308	2日開學註冊	宣導尊重智慧財產權，不使用影印本教科書，自編教材應引用合法授權來源。 AI 導論：三大核心學習模式
二 1150309 1150315		K-近鄰演算法 (KNN)
三 1150316 1150322		K-Means 分群演算法
四 1150323 1150329		線性回歸 (Linear Regression)
五 1150330 1150405	4日兒童節、5日清明節	梯度下降法 (Gradient Descent)
六 1150406 1150412		單純貝氏 (Naive Bayes)
七 1150413 1150419		決策樹 (Decision Tree)
八 1150420 1150426		隨機森林 (Random Forest)
九 1150427 1150503	27-3日期中考週	期中實作評量
十 1150504 1150510	8日成績繳交截止	矩陣運算導論
十一 1150511 1150517		感知機 (Perceptron)
十二 1150518 1150524		多層感知機 (MLP)
十三 1150525 1150531		基因演算法 (GA)
十四 1150601 1150607		時間序列與 RNN
十五 1150608 1150614		卷積運算 (CNN)
十六 1150615 1150621	19日端午節	模型評估與 AI 倫理
十七 1150622 1150628		期末專題製作週
十八 1150629 1150705	29-5日期末考週	期末成果發表