課程目標:

1. 認識數位學習平台及學習歷程資料庫

2. 了解資料探勘的基礎概念

3. 熟悉機器學習分析工具操作



課程內容:



1. 課程概述

2. 資料庫設計及建置

3. SQL基本語法

4. 資料預處理

5. R語言介紹

6. R語言與統計分析

7. R語言視覺化分析

8. R語言與文字分析

9. RapidMiner 工作流設計

10. 決策樹分類法

11. 貝氏分類法

12. SVM分類法

13. DBSCAN分群法

14. 時間序列分析

15. 類神經網路及深度學習

16. 期末考或小組報告


生成式人工智慧倫理聲明 :「有條件開放,請註明如何使用生成式 AI 於作業或報告」
學生可於課堂作業或報告中的「標題頁註腳」 或「引用文獻後」簡要說明如何使用生成式 AI 進行議題發想、文句潤
飾或結構參考等使 用方式。若經查核使用卻無在作業或報告中 標明,教師、學校或相關單位有權重新針對 作業或報
告重新評分或不予計分。
本門課授課教材或學習資料若有引用生成式 AI,教師也將在投影片或口頭標注。
修讀本課程之學生於選課時視為同意以上倫理聲明。