AI進階機器學習實作課程

臺北科技大學 114-2 學期課程，課號 359455。

課程大綱

提升學生對於生成式 AI / 大語言模型之理論基礎與程式設計能力,藉由實作練習 熟悉 AI 技術與程式設計之實務應用,培養未來科技時代的 AI 技術人才。 This course aims to enhance students' theoretical foundation and programming skills in generative AI/large language models, and through hands-on exercises, familiarize them with the practical applications of AI technology and programming, thereby cultivating AI talent for the future technological era

課程進度

第1週 人工智慧的基本觀念資料、問題類型、演算法的分類與範例人工智慧演算法用途的基本常識與概念 第2週 迴歸分析 - 單因子線性迴歸 第3週 迴歸分析 - 多因子迴歸 第4週 機器學習 - 決策樹-1 第5週 機器學習 - 決策樹-2 第6週 深度學習神經網路 - 神經網路架構、如何學習深度學習神經網路 - 推論、資料增強 第7週 深度學習神經網路 - 預訓練模型、遷移學習、微調 第8週 Hugging Face LLM 管線實作 第9週 期中考 第10週 LLM 應用開發1 / DLI 課程 - Building LLM Applications With Prompt Engineering 第11週 LLM 應用開發2 / DLI 課程 - Building LLM Applications With Prompt Engineering 第12週 LLM 應用開發3 / DLI 課程 - Building LLM Applications With Prompt Engineering 第13週 LLM 應用進階1 / DLI 課程 - Rapid Application Development with Large Language Models 第14週 LLM 應用進階2 / DLI 課程 - Rapid Application Development with Large Language Models 第15週 LLM 應用進階3 / DLI 課程 - Rapid Application Development with Large Language Models 第16週 簡介各類多模態 AI 代理、AI Curation、Ethical AI 第17週 準備期末展示 作業 第18週 期末展示 期末成果展示

評量方式

出席率 10% 作業 30% 期中考 25% 期末展示 35%

教材

【遵守智慧財產權觀念，請使用正版教科書，不得使用非法影印教科書】 使用外文原文書：否 自編教材,課程完成之後可取得 NVIDIA DLI 原廠電子證書兩張。