115年第1學期-0428 物理問題的機器學習實作 課程資訊
評分方式
| 評分項目 | 配分比例 | 說明 |
|---|---|---|
| 課堂練習 | 20 | |
| 期中考 | 40 | |
| 期末報告 | 40 |
選課分析
本課程名額為 30人,已有0 人選讀,尚餘名額30人。
登入後可進行最愛課程追蹤 [按此登入]。
授課教師
吳桂光教育目標
本課程以物理問題為核心,介紹機器學習的基本概念、常用方法及其在現代物理研究中的應用。課程強調理解機器學習模型背後的原理與物理意義,使學生能夠判斷模型結果的合理性與侷限性,並培養運用人工智慧工具解決科學問題的能力。
透過真實物理案例分析與專題實作,學生將學習如何從資料中萃取資訊、建立適當模型、解讀分析結果,並探討機器學習在實驗物理、材料科學、統計物理、天文物理及量子科學等領域中的應用。課程同時鼓勵學生善用生成式人工智慧輔助程式開發與資料分析,並培養批判思考與自主驗證能力,以建立兼具物理素養、數據分析能力與AI應用能力的跨領域能力。
課程資訊
基本資料
選修課,學分數:2-0
上課時間:
修課班級:應物系 1
修課年級:1年級以上
選課備註:學生自主學分課程,由學生與教師約上課時間。
教師與教學助理
授課教師:吳桂光
大班TA或教學助理:尚無資料
Office Hourtmail預約晤談時間
授課大綱
授課大綱:開啟授課大綱(授課計畫表)
(開在新視窗)
參考書目
Machine Learning for Physics and Astronomy
作者: Acquaviva, Viviana
原文出版社:Princeton University Press
Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow
作者:Aurélien Géron
原文出版社:O’Reilly Media
開課紀錄
您可查詢過去本課程開課紀錄。 物理問題的機器學習實作歷史開課紀錄查詢
