東吳大學教師授課計劃表

檔案產生時間：2022/3/4 下午 08:01:58
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一、課程基本資料 Course Information
科目名稱 Course Title：
(中文)機器學習
(英文)MACHINE LEARNING		 開課學期 Semester：110學年度第2學期
開課班級 Class：資科碩一
授課教師 Instructor：李佳蓉 LEE, CHIA-JUNG
科目代碼 Course Code：MDD61001 單全學期 Semester/Year：單 分組組別 Section：
人數限制 Class Size：16 必選修別 Required/Elective：選 學分數 Credit(s)：3
星期節次 Day/Session： 五789　 前次異動時間 Time Last Edited：111年01月03日16時44分
二、指定教科書及參考資料 Textbooks and Reference
(請修課同學遵守智慧財產權，不得非法影印)
●指定教科書 Required Texts

●參考書資料暨網路資源 Reference Books and Online Resources
Ethem Alpaydin, “Introduction to Machine Learning”, 3rd ed., 2014, MIT press.
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, “Python Machine Learning”, 2nd ed., 2017, Packt Publishing Ltd.
三、教學目標 Objectives
本課程將介紹機器學習的基本概念，以及許多重要的方法、演算法和相關理論。內容包含監督學習(Supervised learning)，非監督學習(Unsupervised learning)與現代機器學習應用的方法技術。學習本課程的學生將透過專題和課堂討論來學習機器學習的技術。
This course covers the basic concepts of machine learning, including supervised learning, unsupervised learning, and some modern applications of machine learning. Students will learn the fundamental theory, and some important algorithms. They will know how to use these tools to solve real-world problems.
四、課程內容 Course Description
●整體敘述 Overall Description
●分週敘述 Weekly Schedule
週次 Wk 日期 Date 課程內容 Content 備註 Note

1

 2/25 Introduction
 　

2

 3/4 Data and data preprocessing  　

3

 3/11 Regression  　

4

 3/18 Regression  　

5

 3/25 Logistic regression  　

6

 4/1 學術交流週放假  　

7

 4/8 Decision tree  　

8

 4/15 Bayesian Classifier  　

9

 4/22 Midterm  　

10

 4/29 SVM  　

11

 5/6 SVM  　

12

 5/13 Clustering  　

13

 5/20 Clustering  　

14

 5/27 Dimension reduction  　

15

 6/3 端午節放假  　

16

 6/10 Modern technology  　

17

 6/17 Final  　

18

 6/24 彈性教學 彈性教學
五、考評及成績核算方式 Grading
配分項目 Items 次數 Times 配分比率 Percentage 配分標準說明 Grading Description
平時作業 40% 
口頭報告 30% 
期末報告 30% 
配分比率加總 100%  
六、授課教師課業輔導時間和聯絡方式 Office Hours And Contact Info
●課業輔導時間 Office Hour
五 (56)
●聯絡方式 Contact Info
研究室地點 Office：D214 EMAIL：leecj2009@gm.scu.edu.tw
聯絡電話 Tel： 其他 Others：
七、教學助理聯絡方式 TA’s Contact Info
教學助理姓名 Name 連絡電話 Tel EMAIL 其他 Others
    
八、建議先修課程 Suggested Prerequisite Course
微積分、線性代數、機率論、統計學
九、課程其他要求 Other Requirements
十、學校教材上網、數位學習平台及教師個人網址 University’s Web Portal And Teacher's Website
學校教材上網網址 University’s Teaching Material Portal：
東吳大學Moodle數位平台：http://isee.scu.edu.tw
學校數位學習平台 University’s Digital Learning Platform：
☐東吳大學Moodle數位平台：http://isee.scu.edu.tw
☑東吳大學Tronclass行動數位平台：https://tronclass.scu.edu.tw
教師個人網址 Teacher's Website：
其他 Others：
十一、計畫表公布後異動說明 Changes Made After Posting Syllabus