2026 Fall 人工智慧技術與商業應用（臨時網頁）

課程大綱及投影片

• Syllabus （授課大綱）（9/8 第一次上課時發放）

• Lecture 1 AI 是什麼？從定義到類神經網路初體驗 （9/8 第一次上課時使用）

• Lecture 2 類神經網路與分類模型建模及體驗（9/15 上課時使用）

• Lecture 3 卷積神經網路與遷移學習（9/22 上課時使用）

• Lecture 4 RNN與詞向量：自然語言處理的核心方法與應用（預計 9/29 上課時使用）

• Lecture 5 從 Transformer 到 LLM：應用、倫理挑戰與 RAG 導入 (預計 10/06 上課時使用）

• Lecture 6 機器藝術與圖像生成 AI：GAN, VAE, 與 Diffusion (預計 10/13 上課時使用）

• Lecture 7 遊戲對局與強化學習：從演算法邏輯到智慧決策 (預計 10/20 上課時使用）

工作坊相關資料

• Google Colab 環境設定操作手冊

• 透過瞭解神經網路 Notebook 的典型區塊結構減少學習困擾（預計 9/15 上課時發放）

• Workshop 2A 補充說明

• Workshop 2A Notebook（GitHub 連結）

• Workshop 2B 補充說明

• Workshop 2B Notebook（GitHub 連結）

• Homework #1 

• Workshop 3A 補充說明

• Workshop 3A Notebook（GitHub 連結）

• Workshop 3B 補充說明

• Workshop 3B Notebook（GitHub 連結）

• 優化版本（有興趣更深入探索的學長姐可以自行嘗試） 比較 DNN 與 CNN 在手寫辨視的表現（GitHub 連結） --- 這個版本主要針對 Web App 部分進行優化，讓 App 端可以更正確擷取到我們手寫數字的特徵。

與課程內容相關的網頁或影片連結

• （Youtube 影片）Hubel & Wiesel 的視覺實驗 

• （第一次工作坊活動使用的網頁連結）Tensorflow Playground 

• （Youtube 影片）Groundhog Day （1993）預告片

上課錄影（預計每週課程結束後上傳）

• 本學期第一次上課（2026/09/08）課堂錄影（Part I）

• 本學期第一次上課（2026/09/08）課堂錄影（Part II）

• 本學期第二次上課（2026/09/15）課堂錄影（Part I）

• 本學期第二次上課（2026/09/15）課堂錄影（Part II）