一、課程說明	
<br>1. Python基本語法介紹
<br>2. 資料可視化方法
<br>3. 機器學習模型實作
<br>
<br>二、指定用書	無
<br>
<br>三、參考書籍
<br>Python for Biologist by Dr. Martin Jones
<br>一步到位! Python程式設計(第三版), 陳惠貞 著
<br>
<br>四、教學方式	面授教學
<br>
<br>五、教學進度	
<br>週次      日期	        主題	                                           授課教師
<br>1	 9/15   Python環境介紹                                                葉善茹
<br>2	 9/22   Python 型別、變數與運算子                                       葉善茹
<br>3	 9/29	Python 流程控制                                               葉善茹
<br>4	 10/6	Python函式                                                   葉善茹
<br>5	 10/13	Python 字串與字串處理                                          葉善茹
<br>6	 10/20	Python 串列與串列處理                                          葉善茹
<br>7	 10/27	Python 元組、集合與字                                          葉善茹
<br>8	 11/3	期中考週	                                                     葉善茹
<br>9	 11/10   Python 物件導向                                              葉善茹
<br>10	 11/17   Python 數據可視化                                            葉善茹          
<br>11	 11/24   Python Numpy                                                葉善茹
<br>12	 12/1	Python scikit learn                                          葉善茹
<br>13	 12/8    Python 深度神經網路 & Pytorch (1)                             葉善茹
<br>14	 12/15   Python 深度神經網路 & Pytorch (2)                             葉善茹
<br>15	 12/22   期末專題報告                                                  葉善茹
<br>16	 12/29   期末專題報告                                                  葉善茹
<br>
<br>
<br>六、成績考核	
<br>期中:30%
<br>期末專題報告：40%
<br>作業：25%
<br>出席:5%
<br>
<br>七、可連結之網頁位址(相關網頁)	
<br>
<br>八、學生使用AI的規則
<br>有條件開放，請註明如何使用生成式AI於課程產出