中正大學課程大綱
課程名稱(中文): 圖形識別 開課單位: 資訊工程研究所(Graduate Institute of Computer Science and Information Engineering)
課程名稱(英文) Pattern Recognition 課程代碼 4105105_01
授課教師: 林維暘 學分數 3
必/選修 選修 開課年級 碩博合開
先修科目或先備能力:
先修科目:Probability and linear algebra
先備能力:MATLAB programming
課程概述:
This course will cover basic and advanced techniques in pattern recognition. The emphasis will be placed on the theoretical and practical understanding of classification techniques.
學習目標:
1. Analyze a classification problem by using Bayesian decision theory.
2. Learn the classical techniques for parameter estimation.
3. Learn the foundations of multilayer neural networks.
教科書:
Pattern Classification, R. O. Duda, P. E. Hart, D. G. Stark, 2nd Edition ISBN : 0-471-05669-3

課程大綱 分配時數 核心能力 備註
單元主題 內容綱要 講授 示範 隨堂作業 其他
Introduction
1. Course conduct and grading policy
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Chapter 1
Bayesian Decision Theory
1.Bayesian Decision Theory
2.Minimum-Error-Rate Classification
3.Classifiers, Discriminant Functions, and Decision Surfaces
4.Discriminant Functions for the Normal Density
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Chapter 2
Maximum-Likelihood and Bayesian Parameter Estimation
1.Maximum Likelihood Estimation
2.Bayesian Estimation
3.Bayesian Parameter Estimation: Gaussian Case
4.Bayesian Parameter Estimation: General Theory
5.Problems of Dimensionality
6.Component Analysis and Discriminants
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Chapter 3
Multilayer Neural Networks
1. Feedforward Operation and Classification
2. Backpropagation Algorithm
3. Practical Techniques for Improving Backpropagation
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Chapter 6

教育目標
1.具獨立從事學術研究或產品創新研發之人才
2.具團隊合作精神及科技整合能力,並在團隊中扮演領導、規劃、管理之角色
3.具自我挑戰與終身學習能力之人才
4.具有學術倫理、工程倫理、國際觀之人才

核心能力
1.具有資訊工程與科學領域之專業知識(Competence in computer science and computer engineering.)
2.具有創新思考、問題解決、獨立研究之能力(Be creative and be able to solve problems and to perform independent research.)
3.具有撰寫中英文專業論文及簡報之能力(Demonstrate good written, oral, and communication skills, in both Chinese and English.)
4.具策劃及執行專題研究之能力(Be able to plan and execute projects.)
5.具有溝通、協調、整合及進行跨領域團隊合作之能力(Have communication, coordination, integration skills and teamwork in multi-disciplinary settings.)
6.具有終身學習與因應資訊科技快速變遷之能力(Recognize the need for, and have the ability to engage in independent and life-long learning.)
7.認識並遵循學術與工程倫理(Understand and commit to academic and professional ethics.)
8.具國際觀及科技前瞻視野(Have international view and vision of future technology.)

請尊重智慧財產權,不得非法影印教師指定之教科書籍

教學要點概述:
1. 教材編選(可複選):自編簡報(ppt)教科書作者提供
2. 教學方法(可複選):講述板書講述
3. 評量工具(可複選):上課點名 0%, 隨堂測驗0%, 隨堂作業100.00%, 程式實作0%, 實習報告0%,
                       專案報告0%, 期中考0%, 期末考0%, 期末報告0%, 其他0%,
4. 教學資源:課程網站 教材電子檔供下載 實習網站
5. 教學相關配合事項: https://www.cs.ccu.edu.tw/~wylin/PR/PR_2025.html

課程目標與教育核心能力相關性        
請勾選:12345678
1 具有資訊工程與科學領域之專業知識(Competence in computer science and computer engineering.)
為何有關:
The lectures introduce the theoretic background and techniques for pattern classification problems. The homework assignments are designed to help students reinforce their understanding about course materials.
達成指標:
是否能夠瞭解圖形識別的基礎知識?
評量工具(可複選):
作業。
等級5:成績達到80分以上。
等級4:成績達到70分以上。
等級3:成績達到60分以上。
等級2:成績達到50分以上。
等級1:成績未達50分。
2 具有創新思考、問題解決、獨立研究之能力(Be creative and be able to solve problems and to perform independent research.)
為何有關:
Each student will how to utilize Bayesian decision theory and multilayer neural networks to solve pattern classification problems.
達成指標:
是否能夠分析並解決圖形識別的問題?
評量工具(可複選):
作業。
等級5:成績達到80分以上。
等級4:成績達到70分以上。
等級3:成績達到60分以上。
等級2:成績達到50分以上。
等級1:成績未達50分。