模擬系統與數據分析

課程簡介

本課程介紹資訊思考模式的建立過程中較進階的議題。包括：如何利用模擬與隨機技巧來處理內含不確定性的問題、分析資料時如何進行統計推論、面對最佳化問題如何系統性地找出最佳解，以及介紹人工智慧與機器學習的重要基礎：分類與分群。

本課程的目標是介紹資訊演算法的進階主題。學生的學習目標包括：
1. 針對具有不確定性，或是無法以封閉方程式來描述的自然現象，以隨機與模擬的方式來處理。
2. 最佳化問題的解決方案，包括窮舉法、動態規劃法等等。
3. 數據分析的基礎：統計推論。
4. 資料分群與分類。

開課單位：大一大二不分系
授課教師：巫坤品 老師

先修科目或先備能力：

計算機概論
抽象思考與演算法

備註

除「生物醫學資訊所」與「跨領域醫學博士學位學程」外，不開放外系、所選修

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課程綱要