1111_DESIGN PRACTICE AND APPLICATIONS OF MACHINE LEARNING SYSTEMS_EE3716
Course Period：FromNow ~ Any Time
Course Intro
Course Plan
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00_Overview
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功課規範
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EX0_basic
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01_電腦視覺概述及智慧影像分析與應用
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EX1
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02_機器學習概述
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EX2_OpenCV影像處理
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03_人工智慧神經網路基本介紹
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EX3_Keras神經網路建構與訓練
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EX4_Keras神經網路應用
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04_機器學習硬體平台與邊緣運算
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EX5Raspberry Pi 設置
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05_姿態辨識
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EX6VNC&姿態辨識
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06_影像分類演算法介紹
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EX7Image Classification 基礎
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07_機器學習之場域應用 (一)
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EX8姿態辨識結合影像分類
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期末專題構想_格式
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08_物件偵測概述與效能比較
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EX9_NANO物件偵測
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EX10_NANO物件偵測應用
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09_機器學習之場域應用 (二)_wafer map classification
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專題構想評量尺規_評分
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EX11_YOLOv4 訓練
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EX12_資料擴增與成效評估
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10_神經網路訓練實務
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11_神經網路訓練資料增強
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AI法律倫理
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EX13pruning
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12_神經網路之最佳化
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期末專題與書面報告構想評量尺規_評分
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DPAML期末專題分數
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hw1-7成績
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DPAML期末總成績
Co-Instructor(s)
謝東佑
謝東佑
Co-Instructor(s)
林佩璇
林佩璇
Co-Instructor(s)
張瑋之
張瑋之
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