Jiunn-Lin Wu, PhD

3341 Introduction to Data Compressing (資料壓縮導論)

• Course Time: Mon 09:10-12:00

• Classroom: AT338 

• Course Outlines: 資料壓縮導論--數位通訊逐漸的取代了早先所使用的類比通訊，一個相當高的資料量不論是傳送出去或者儲存起來，都會構成問題，所以資料壓縮是一個用來減少訊號量的程序，從本課程中讓學生能了解且學習到資料壓縮的技術及技術應用範圍。 課程綱要如下:

  • 1. Introduction;

  • 2. Lossless Compression: Huffman Coding, Arithmetic Coding , Dictionary Techniques, Predictive Coding;

  • 3. Lossy Compression: Scalar Quantization, Vector Quantization, Differential Coding; 

  • 4. Transform Coding, DCT, JPEG, Subband coding, Wavelet-based compression;

  • 5. Image Compression Standard;

  • 6. Basic Video Coding Techniques;

  • 7. Video Compression Standards;

  • 8. Basic Audio Compression Techniques;

  • 9. MPEG Audio Compression.

• Textbook: "Introduction to Data Compression", by Khalid Sayood, 4th Edition, Academic Press. (Morgan Kaufann Publisher), 2012.

• Lecture Notes: 

• Grade: 成績 (Updated at 2020/01/13)

• News:

  • HW1: Problem 2.6 and 2.8​

  • HW2: Adaptive Huffman coding for "AADCDDEEE"

  • HW3: Problem 4.8

  • 11/4 0930-1130 Midterm exam, Range: chapter 1-4.

  • HW4: Problem 8.6 and 8.8.

  • HW5: Use 1-bit DPCM to encode a graylevel image.

  • 期末考與學期成績已公布，作業與考試成績有疑問者，請1/16 0900-1200找助教，學期成績有疑問者，請1/16 0900-1200與我聯絡，逾時不後。

​

​​6653&7766 Digital Image Processing (影像處理)

• Course Time: Tue 13:10-16:00 / 18:20-21:00

• Classroom: AT336 / AT338 

• Course Outlines: This course covers fundamental concepts and methods in digital image processing and their applications. The course is outlined as:

  • 1 Introduction

  • 2 Digital Image Fundamentals

  • 3 Intensity Transformations and Spatial Filtering

  • 4 Filtering in the Frequency Domain

  • 5 Image Restoration and Reconstruction

  • 6 Wavelet and Other Image Transforms

  • 7 Color Image Processing

  • 8 Morphological Image Processing

  • 9 Image Segmentation

  • 10 Deep Learning

  • 11 Image Classification and Object Detection with Convolutional Neural Networks.

• Textbook: "Digital Image Processing", by R. C. Gonzalez and R. E. Woods, 4th Edition, Pearson (開發), 2017.

• Reference Books:  "

  • Digital Image Processing Using MATLAB", 2nd Edition, by Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Steven L. Eddins, 
    McGraw-Hill, 2009.

  • "Artificial Inteligence" by Leonardo Araujo dos Santos. 2018.

  •  "Hands-On Computer Vision with TensorFlow 2", by Benjamin Planche and Eliot Andres, Packt Publishing, 2019.

• Lecture Notes:Chapter0, 關於PPT授課著作權, Chapter1, Chapter2, Chapter3,  Chapter5, Chapter6, Chapter9, Chapter10, Chapter12

• Grade: 碩博成績，碩專成績   (Updated at 2020/01/13)

• News:

  • HW1: Panorama (at least 3 photos​)

  • HW2:  Image enhancement by using convolution with Sobel filer, Laplacian filter, and Averaging filter. The deadline is  19th November.

  • 作業繳交方式：內容為主要演算法與程式片斷，包含測試資料與結果，以及簡短的討論或結論等。請把書面報告WORD電子檔，程式Source code及相關測試資料先以Winzip或WinRAR壓縮，並以學號為其檔名，上傳到FTP網站，網址資訊隨後公布。

  • 作業繳交FTP資訊：IP：140.120.182.124 , Port: 1996, Username: dipstudent, Password: dip19

  • HW3: Adaptive median filter.

  • 11/25晚上影像處理課程正常上課。

  • 期末報告，每組報告一篇近五年SCI期刊論文，報告時間為15分鐘(含QA)。(碩博班每2人一組，碩專班每人一組)。12/10交一頁摘要。碩博班報告日期：12/24與12/31。碩專班報告日期：12/23與12/30。每組須繳交一份5頁的期末書面報告。

  • HW4: Morphological Smoothing and Morphological Gradient.  The deadline is  31th December.

  • 期末考與學期成績已公布，作業與考試成績有疑問者，請1/16 0900-1200找助教，學期成績有疑問者，請1/16 0900-1200與我聯絡，逾時不後。

​

​1502 Computers and Data Processing (計算機與資料處理)

• Course Time: Tue 18:20-21:00

• Classroom: L216 (水保系2F 計中第一PC教室)

• Course Outlines: 本課程主要目標為使學生了解計算機, 包含硬體, 軟體, 網際網路等之基本知識與應用實作。本課程大綱如下：

  • 1.令人驚奇的電腦;

  • 2.與電腦做互動;

  • 3.輸出裝置;

  • 4.資料處理;

  • 5.電腦的資訊儲存;

  • 6.作業系統與使用者介面;

  • 7.網路與資料通訊;

  • 8.網際網路與線上資源;

  • 9.應用軟體: 文書處理與試算表;

  • 10.簡報程式和資料庫;

  • 11. 繪圖與多媒體;

  • 12.資訊系統的開發;

  • 13.軟體程式與發展;

  • 14.電腦與個人。 

• Textbook: "新視界 計算機概論", 第八版, 施威銘研究室著, 旗標出版社

• Reference Books:  "Word排版藝術", by 侯俊傑, 碁峰出版社  

• Lecture Notes:  Chapter0, CICh01, CICh02, Hardware1, Hardware2, Hardware3, Hardware4, Hardware5, CICh03, CICh04, CICh05, OS, CICh06, WordArt, DBMS 

• Grade: 成績 (Updated at 2020/01/13)

• News:

  • ​HW1: RISC  vs. CISC

  • 10/1 小考，範圍第一章到第三章

  • HW2: Unicode

  • 10/22小考，範圍第四章到第六章

  • 11/5 1830-2000期中考，範圍第1, 2, 3, 4, 5, 6, 8.4章，地點：綜合大樓Y212。

  • HW3: Faststone Image Viewer: (1)EXIF (2)比較圖像 (3)影像處理

  • HW4: FFmpeg.

  • 11/26小考，範圍第8.5章到第9章

  • HW5:  藍芽 , WiFi , IOT

  • 12/24小考，範圍第10章到第11章

  • 1/7 1830期末考，教室：綜合大樓Y309

  • 期末考與學期成績已公布，作業與考試成績有疑問者，請1/16 0900-1200找助教，學期成績有疑問者，請1/16 0900-1200與我聯絡，逾時不後。

 

​4505 Information Management (資訊管理)

• Course Time: Wed 18:20-21:00

• Classroom: L216 (水保系2F 計中第一PC教室)

• Course Outlines: 本課程資訊系統的理論與實務，讓同學瞭解管理資訊系統理論在實務面之應用。課程大綱如下：

  • 1. 資訊系統簡介

  • 2. 企業流程再造

  • 3. 資訊系統分析與設計

  • 4. 專案管理

  • 5. 企業資源規劃

  • 6. 供應鏈管理

  • 7.  客戶關係管理

  • 8.  電子資料交換系統

  • 9.  決策支援

  • 10.  資料探勷

  • 11.  電子商務

  • 12.  雲端運算

  • 13.  資料庫管理

  • 14.  網路管理

  • 15.  資訊安全

  • 16. 大數據－Big Data

  • 17.  物聯網

• Textbook: 資訊管理概論(第三版), 陳瑞順, 全華圖書出版, 出版日期：2015/09/1

• Lecture Notes:  IM2019

• Grade: 成績  (Updated at 2020/01/13)

• News:

  • HW1: 企業流程再造 的個案分析

  • 10/9 小考，範圍第一章到第三章

  • HW2: Access資料庫，包含資料庫關聯圖，查詢SQL，報表。

  • HW3: ERP的個案分析探討

  • 10/30 小考，範圍第4, 17，5章

  • 11/6 1830-2000期中考，範圍第1, 2, 3, 4, 5, 17章，地點：綜合大樓Y212。

  • HW4: 關聯規則(Association rules) 

  • HW5:  SSL/SET

  • 12/4課程因故暫停一次。

  • 期末分組報告，每組最多3人。題目：資訊系統於企業的實際應用與個案分析探討，每組口頭報告時間為10分鐘(含QA)。每組須繳交一份至少5頁的期末書面報告，內容須包含：產業概況、個案背景、資訊系統導入過程、資訊系統導入後的優勢或相關問題討論，結論與心得。報告日期：12/25。

  • 12/18小考，範圍第6, 11, 14, 15, 16章

  • 1/8 1830期末考，教室：綜合大樓Y212

  • 期末考與學期成績已公布，作業與考試成績有疑問者，請1/16 0900-1200找助教，學期成績有疑問者，請1/16 0900-1200與我聯絡，逾時不後。

​

2273  Data Analysis and Graphics and Machine Learning with R (R語言實務與機器學習)

• Course Time: August 29th, 30th and September 2nd,  09:00-16:00

• Classroom: S821 (Room 821@Science Building)

• Course Outlines: 

  • 1. RStudio 開發環境的建置與介紹

  • 2. 變數型態、向量運算、函數的使用

  • 3. 各種資料的讀取與匯入

  • 4. 直覺、吸睛的繪圖技巧

  • 5. 原始資料的整併和取樣

  • 6. 字串的處理與運算

  • 7. 迴圈、向量等群組資料的操作

  • 8. 報表、簡報和網頁呈現的技巧

  • 9. 各種統計、迴歸資料模型的應用

  • 10. R 軟體於機器學習與深度學習(CNN)的應用

• Textbook: R 軟體 資料分析基礎與應用 (R for Everyone: Advanced Analytics and Graphics)，旗標出版公司

• Reference Books:  R IN ACTION: Data analysis and graphics with R, by  Kabacoff, Robert I., Manning Publications, 2015.

• Lecture Notes: R2019, ML

• Grade: 成績

• News:

  • Teaching Materials: (1) CSV sample file: Tomato, Hospital,  (2) 語言自訂函數範例

  • R 安裝機器學習套件 RTENSORFLOW, KERAS，請見：R_Keras

  • IRIS dataset  (IRIS資料集簡介與來源-UCI Machine Learning Repository)

​

2274 Drone Image Processing and Applications (空拍機實務與影像處理)

• Course Time: September 3rd, 4th, and 5th,  09:00-16:00

• Classroom: S821 (Room 821@Science Building)

• Course Outlines:

  • 1. 認識UAV空拍機

  • 2. 空拍機的操作

  • 3. 使用Pix4D Capture做正射影像拍攝與建物3D模型的航線規劃

  • 4. 使用Photoscan製作空拍正射影像

  • 5. 使用Pix4D Mapper製作空拍正射影像

  • 6. 使用Pix4D Mapper製作建物3D模型

  • 7. 使用Pix4D Mapper繪製等高線

  • 8. 使用Pix4D Mapper近景攝影，製作3D物件模型

  • 9. 空拍機影像的分析與應用(Aerial photography, Environmental analysis, Agricultural analysis, Film/media, Object detection using CNN, etc.)

• Lecture Notes: Drone2019 , Pix4D介紹

• Grade: 成績

• News: 

  • 本課程有12Hours由群立科技專家來做空拍機介紹與示範空拍機, Pix4D Capture與Pix4D Mapper的使用。

  • 中興湖空拍正射測試影像: [Download], 中興湖正射影像(by Photoscan): [JPEG, KMZ],  中興湖正射影像(by Pix4D Mapper): [JPEG]

  • 行政大樓: 正射空拍影像集: [Download], 3D模型空拍影像集: [Download], 行政大樓正射影像(by Pix4D Mapper): [JPEG], 行政大樓3D Model [View]

  • 近景攝影-物體3D模型: 成果範例Video-腳踏車1, 腳踏車2, Doggy, Doll, 純喫茶

  • 中興湖空拍測試影像

​

Intelligent agriculture (智慧農業)

• Textbook: R 軟體 資料分析基礎與應用 (R for Everyone: Advanced Analytics and Graphics)，旗標出版公司

• Reference Books:  R IN ACTION: Data analysis and graphics with R, by  Kabacoff, Robert I., Manning Publications, 2015.

• News:

  • R 安裝機器學習套件 RTENSORFLOW, KERAS，請見：R_Keras

  • IRIS dataset  (IRIS資料集簡介與來源-UCI Machine Learning Repository)

  • Machine learning and Deep learning Sample codes

​