人工智能 AI 與 Python

課程名稱：人工智能 AI 與 Python         

課程時數：20小時 / MOP2200            

學習科目：課程優惠：免費重讀     授課對象：有興趣人士

1. )    課程大綱

人工智能是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、 技術及應用系統的一門新的技術科學。Python 是一種廣泛使用的直譯 式、進階和通用的程式語言。它支援多種程式設計範式，包括函數式、 指令式、結構化、物件導向和反射式程式。本課程會教導學生人工智能 的概念和知識；人工智慧、機器學習、深度學習與神經網路之間的關 系；以及 Python 的基礎教學實例和應用。

2. 教學內容

（1） 人工智能的概念和知識

（2） 人工智能、機器學習、深度學習與神經網路之間的區別與關係

（3） 學習人工智能語言 Python：下載和安裝以及基礎語法

（4） Python 的基礎教學：數位與字串的運算、數學四則運算

（5） Python 的基礎教學：迴圈介紹 if,for,while

（6） Python 的基礎教學：學習陣列，字典，資料結構等

（7） Python 的基礎教學：函式、定義

（8） Python 的基礎教學：類別與陣列類別

（9） Python 的基礎教學：繪製單純的圖表

（10） Python 的基礎教學：顯示影像

2.) 課程名稱：人工智能AI與Python編程進階

    課程時數：20小時 / MOP2300  

   課程大綱 

深度學習是機器學習的分支，是一種以人工神經網路為架構，對資料進行表徵學習的演算法；深度學習以類似人腦結構的神經網路為基礎，研究如何設計出有用的模型架構。

本課程將教授深度學習演算法需要用到的數學包括向量、矩陣等線性代數，以及微積分等。最後使用Python加NumPy等編程工具實現演算法。Python套件NumPy與Matplotlib的實務操作。神經網路的基礎介紹，包括單一神經元的人工神經網路和多層神經網路的架構，以及幾類激活函數的應用。神經網路的實戰演練包括單一神經元加單一輸出的神經網路、多層神經元加單一輸出的神經網路、多層神經元加多個輸出的神經網路。

教學安排

(1) 深度學習的基礎概念與人工智能AI的應用

(2) Python套件NumPy實務操作：如何匯入NumPy套件，建立陣列的方式，陣列間對應元素的運算等

Python套件Matplotlib快速上手：將資料繪製成圖表、裝飾圖表內容、將數值以圖像呈現

(3) 深度學習需要的數學知識：自然底數和對數、線性代數和微分

(4) 神經網路的基礎：單一神經元的人工神經網路

(5) 神經網路的基礎：多層神經網路的架構

(6) 神經網路的基礎：幾類激活函數的實際應用，包括階梯函數、Sigmoid函數、tanh函數、ReLU函數、恆等函數、Softmax函數等

(7) 神經網路最廣泛的應用：回歸與分類

(8) 神經網路的實務應用：單一神經元加單一輸出的神經網路

(9) 神經網路的實務應用：多層神經元加單一輸出的神經網路

(10) 神經網路的實務應用：多層神經元加多個輸出的神經網路