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第一週 (2/21 上課投影片_預習版) - 課程簡介、課程工具(Python @ CoLab) 和相關規定說明
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第二週 (2/28 國定假日) - 和平紀念日放假！
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第三週 (3/7 上課投影片_預習版) - 機器學習/ML之基本理論、運作程序簡介及相關背景知識補充
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第四週 (3/14 上課投影片_預習版) - Python學習 - 基本操作 + Numpy的數學運算
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第五週 (3/21 上課投影片_預習版) - Python學習 - 以Numpy和Pandas進行資料處理&分析
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第六週 (3/28 上課投影片_預習版) - Python學習 - 以Pandas進行資料處理&分析
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第七週 (4/4 國定假日) - 兒童節、清明節放假！
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第八週 (4/11 上課投影片_預習版) - Python學習 - 以Pandas + Matplotlib進行資料分析
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第九週 (4/18 上課投影片_預習版) - 以Scikit_Learn進行監督式機器學習 - KNN + 簡單直線迴歸
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第十週 (4/25) - 期中考試
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第十一週 (5/2 上課投影片_預習用的舊版) - 監督式學習 - 迴歸 + 單純貝氏分類器演算法
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第十二週 (5/9 上課投影片_預習用的舊版) - 監督式學習 - 決策樹演算法 +所得模型的驗證分析 (1/2)
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第十二++週 (5/9 上課投影片_預習用的舊版) - 期末專題規劃安排/選定成案+落後進度補強
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第十三週 (5/16 課前預習用的舊版) - 監督式學習 _ 類神經網路
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第十四週 (5/23 上課投影片_預習用的舊版) - 非監督式學習 – K-means分群分析、DBSCAN等
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第十五週 (5/30 國定假日) - 端午節放假！
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第十六週 (6/2 上課投影片_預習用的舊版) - AI/ML所得模型的驗證分析 (2/2) + 總結
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第十七、十八週 (6/13、20) - 期末實作結果分享及討論
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[期末專題成果] 彙整/繳交
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[實機操作/範例] -
- 課程介紹
- 課程安排
- 評論
