人工智慧在資通訊技術應用實務

臺北科技大學 115-1 學期課程，課號 365102。

• 學期：115-1
• 授課教師：曾恕銘
• 學分：3
• 選修
• 上課時段：週二 A、B、C 節

課程大綱

課程主要為介紹機器學習基本原理和應用，學習DNN/CNN/LSTM/transformer的神經網路架構和各種機器學習方法，以及資通訊技術應用實務

課程進度

1. Introduction 2. DNN with labs case study: OFDMA/NOMA resource allocaion (無線多媒體通訊應用) 3. Learning method with labs (AI玩遊戲) 4. CNN and object detection (Computer Vision電腦視覺) 5. RNN LSTM with lab 6. Analogizers: K-means, kNN, SVM 7. transformer (GAI/LLM) case study: scene boundary detection (電腦視覺應用) 8. (optional) Naïve Bayes classifier(AI判斷貸款會違約嗎) 9. (optional) Symbolists: Decision Tree (AI判斷貸款會違約嗎) 10. Autodecoder (AI影像去雜訊/著色) with labs 11. Deep Reinforcement Learning (AlphaGo下圍棋勝世界冠軍，OpenAI Five玩Dota 2勝世界冠軍) case study STAR-RIS DRL (無線多媒體通訊，行動邊緣運算應用)(optional) case study GNN DRL (無線多媒體通訊應用)(optional) case study UAV DRL (無線多媒體通訊應用)(optional) case study UAV DRL practical video transmission PSNR decoder (無線多媒體通訊應用)(optional)

評量方式

Oral report 1: 35% Exam: 30% Oral report 2: 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 course handouts