AI DREAMER: 中小學人工智慧教育種子教師培訓

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1. 研習相關資訊

  • 系列研習: 和AI做朋友-實作培訓
  • 時間： 113年7月22日 09:00 ~ 113年7月23日 14:00
  • 中興大學(臺中市南區興大路145號)理學大樓8樓821教室

1.1. 課表

7月22日 內容 講師 7月23日 內容 講師
9:00-12:00 從類神經網路到 李建樹 教授 9:00-12:00 非監督式學習 顏永進 老師
  生成式AI     強化學習  
13:00-16:00 資料預處理 顏永進 老師 13:00-16:00 深度學習 顏永進 老師
  監督式學習     卷積神經網路  
        實作專題所需技能  

1.2. 前置作業

1.2.2. 待用網站

  • Google Colab (簡易使用教學)
  • Google Classroom(繳交實作作業用，課程代碼:pfreq4i)
  • ChatGPT

2. 課程內容

2.1. 資料預處理與監督式學習

  • 113年7月22日 13:00 ~ 16:00
  • 對應教材:
    • 第二章 背景知識
    • 第五章 監督式學習

2.1.1. 資料預處理

  • [教材]資料預處理
  • [實作練習]資料預處理1
  • [作業1]資料預處理
  • [實作練習]資料預處理2
  • [實作練習]資料間的關係
  • [作業2]特徵值相似度
  • [實作練習]資料擴增

2.1.2. 監督式學習

  • [教材]分類
  • [作業3]手刻最短距離分類器
  • [VPL 3.1] Create your own classifier (最短距離分類器)
  • [作業4]手刻KNN分類器
  • [VPL 3.2] Create your own classifier (KNN)
  • [實作練習]KNN 分類器:IRIS
  • [實作練習]決策樹:IRIS
  • [作業5]以決策樹進行貸款核淮分析
  • [教材]迴歸
  • [實作練習]迴歸: 波士頓房價
  • [作業6]依據期中考成績預測期末考成績
  • 機器學習SOP

2.2. 非監督式學習與強化學習

2.2.1. 非監督式學習

  • [教材]非監督式學習
  • [體驗]K-Means DEMO
  • [實作練習]非監督: K-Means分群
  • [作業7]K-Means壓縮效能研究
  • [實作練習]階層式分群
  • [作業8]階層式分群:客群分類

2.2.2. 增強式學習

2.3. 深度學習與卷積神經網路

  • 113年7月23日 13:00 ~ 16:00
  • 對應教材
    • 第八章 深度學習
  • [教材]感知器
  • [實作練習]感知器
  • [實作練習]深度學習1-精簡版
  • [實作練習]深度學習2-進階版
  • [實作練習]深度學習3-交叉驗證版
  • [教材]卷積神經網路
  • [實作練習]CNN實作1
  • [實作練習]CNN實作2
  • [實作練習]CNN股價預測-1
  • [實作練習]CNN股價預測-2
  • [教材]LSTM: 時間序列的預言者

2.4. [彩蛋]實作專題所需技能

  • Padlet: 學生專題的公共白板
  • [教材]用自己的資料訓練模型
  • [實作練習]模型的儲存與載入
  • [教材]如何佈署模型

Author: Yung-Chin Yen

Created: 2024-07-20 Sat 20:08