AI視覺與互動應用班:中國文化大學推廣教育部

課程資訊

開課日期

2025-07-01

學習時程

上課時間

週二,週五

上課時段

下午

適用對象

國中三年級~高中三年級學生

課程特色

在這個營隊中，孩子們不僅習得機器學習的基本知識，還能親身動手實踐，參與互動遊戲和實際專案，學習如何訓練電腦來辨識圖像、理解語言，甚至做出自主的決策。這些活動不僅寓教於樂，還能啟發孩子們的創造力和解決問題的能力。

詳細內容

孩子們將從最基礎的機器學習概念開始，了解電腦如何學習和做出決策。通過動手實踐，他們將親自操作編程工具，學會如何訓練模型、進行數據分析、解決現實生活中的問題。 1. 預備知識---python程式(2小時) (1) python程式基本語法和結構的講解及練習 (2) Numpy和Pandas模組安裝和說明 2. 人工智慧與哲學和物理之關係(1小時) (1) 哲學家大衛.休謨(David Hume):我們應該怎樣才能合理的從自己已經親眼看到的事物，歸納到我們還沒有看過的呢? (2) 從物理發展的歷史可以看到人工智慧演進的軌跡。給機器學習各種物理實驗的結果，它能從中發現物理定律。 3. 感知器的模型認識(1小時) (1) 感知器是一種非常單純的模型，除了機器學習外它可說是神經網路及深度學習的源頭模型。 4. 機器學習方法介紹---迴歸和分類(6小時) (1) 種類和方法:迴歸有線性迴歸和非線性迴歸及隨機梯度下降方法介紹;分類有感知器和邏輯迴歸等。 (2) 程式設計和說明:有鳶尾花種類的分類､美國加州房價預測､鐵達尼號乘客之存活分析等。 (3) 模型評估和驗證:用混淆矩陣(Confusion Matrix)､準確度(Accuracy)､精密度(Precsion)等方法。 (4) 類題練習 5. 延伸思考(1小時) (1) 如何用機器學習去製作學習歷程檔案---結合學校課程和機器學習方法，思考如何去解決問題，完成一份類似小論文的報告。 (2) 可根據上課所學的方法，找尋有興趣的題目，做出一份自主學習報告。 6. 其他演算法介紹(1小時) (1) 監督式學習（Supervised Learning）：支持向量機（SVM，Support Vector Machine）､決策樹（Decision Tree）､隨機森林（Random Forest） (2) 非監督式學習（Unsupervised Learning）：K均值聚類（K-means Clustering）､主成分分析（PCA,Principal Component Analysis）

師資介紹

廖為同

備註

電腦教室一人一機實際操作 1. 課程材料費共計250元，請於第一堂上課繳交。 2.【營隊午餐】：同報本校上、下午或整天課程，將由學校提供午餐。 3.最早可接達時間 8:30 ，最晚可晚接30分鐘。開課前一週會發表單登記確認。 4. 本校開課標準係依該班報名人數而定。屆時如有學員臨時退費或其他因素而導致人數不足無法開課，本校擁有停班的權利。如造成家長不便，敬請理解與包涵。諮詢專線：04-2708-7982 上課地址：台中市台灣大道三段658號3樓 **歡迎機關團體包班上課。 **歡迎機關團體量身定做您需要的課程。【為鼓勵學員跨界學習，除免費講座、說明會、委訓課程外，課程包含本校專兼任師資錄製之加值課數位課程。】