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課程大綱及投影片
Syllabus （授課大綱）（9/1 第一次上課時會發放）
Lecture 1 AI 是什麼？從定義到類神經網路初體驗 （9/1 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（9/8 上課時使用）
Lecture 3 卷積神經網路與遷移學習（9/15 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（9/22 上課時使用）
Lecture 5 從 Transformer 到 LLM：應用、倫理挑戰與 RAG 導入 (9/29 上課時使用）
Lecture 6 機器藝術與圖像生成 AI：GAN, VAE, 與 Diffusion (10/13 上課時使用）
工作坊相關資料
透過瞭解神經網路 Notebook 的典型區塊結構減少學習困擾（9/8 上課時發放）
煒翔 TA 提供的優化版本（有興趣更深入探索的學長姐可以自行嘗試）
(2024/09/15) 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 端可以正確擷取到我們手寫數字的特徵。
在二維（降維後）的空間體驗詞嵌入（詞向量）
Word2viz 網頁（2025/09/22 上課時大家可以體驗看看）
Webvectors 網頁（可體驗詞向量的運算）
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
同學提出問題的補充說明
learning rate 的設定（2025/09/22 上傳）
上課錄影
（Youtube 影音連結）第二次上課（9/08）的課堂錄影 -- Part I
（Youtube 影音連結）第二次上課（9/08）的課堂錄影 -- Part II
（Youtube 影音連結）第三次上課（9/15）的課堂錄影 -- Part I
（Youtube 影音連結）第三次上課（9/15）的課堂錄影 -- Part II
（Youtube 影音連結）第四次上課（9/22）的課堂錄影 -- Part I
（Youtube 影音連結）第四次上課（9/22）的課堂錄影 -- Part II
（Youtube 影音連結）第五次上課（9/29）的課堂錄影 -- Part I（抱歉！本日只錄到前半堂課，下半節的課程 -- LLM 的隱私風險及 RAG 部分 -- 沒有錄到）
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