About this Course

최근 조회 6,754

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 26시간 필요

권장: 8 hours/week...

중국어 (번체자)

자막: 중국어 (번체자)

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 26시간 필요

권장: 8 hours/week...

중국어 (번체자)

자막: 중국어 (번체자)

제공자:

국립 타이완 대학 로고

국립 타이완 대학

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 1시간 필요

Concept learning

완료하는 데 1시간 필요
6개 동영상 (총 73분), 2 readings, 1 quiz
6개의 동영상
1-2 Hypotheses ,Relation between Instance Space and Hypotheses14m
1-3 The Find-S Algorithm10m
1-4 Version Space and The List-Then Eliminate Algorithm12m
1-5 The Candidate Elimination Algorithm15m
1-6 Biased and Unbiased Hypothesis Space, Futility of Bias-Free Learning12m
2개의 읽기 자료
NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1m
課程投影片開放下載公告2m
1개 연습문제
Week 1 Quiz10m
2

2

완료하는 데 2시간 필요

Computational Learning Theory

완료하는 데 2시간 필요
8개 동영상 (총 120분)
8개의 동영상
2-2 Setting 3, PAC Learnable10m
2-3 Exhausting the Version Space: Definition, Theorem ,Proof and some examples19m
2-4 Shatter, Dichotomy, VC dimension14m
2-5 Some examples and discussion about VC dimension14m
2-6 Upper and Lower Bounds on Sample Complexity with VC dimension, The Mistake Bound for Algorithms14m
2-7 Optimal Mistake Bound13m
2-8 The Weighted-Majority Algorithm and its Bound11m
1개 연습문제
Week 2 Quiz16m
3

3

완료하는 데 2시간 필요

Classification

완료하는 데 2시간 필요
6개 동영상 (총 114분)
6개의 동영상
3-2 Learning Decision Tree, Information19m
3-3 Generalization and Overfitting, Kai Square Pruning,Rule Post-Pruning22m
3-4 Model Evaluation: Metrics for Performance Evaluation, Methods for Model Comparison19m
3-5 Ensemble: Embedding, Bagging and Boosting13m
3-6 Support Vector Machine: Optimization, Soft Margins, and Kernel Trick21m
1개 연습문제
Week 3 Quiz24m
4

4

완료하는 데 3시간 필요

Neural Network and Deep learning

완료하는 데 3시간 필요
9개 동영상 (총 151분)
9개의 동영상
4-2 Single-Layer Network and Perceptron Learning Rule15m
4-3 Multi-Layer Perceptron, Back Propagation Learning, Decline of ANN10m
4-4 Cascade Correlation Neural Networks, Deep or Shallow Structure23m
4-5 Deep Learning: Convolutional Neural Networks17m
4-6 LeNet 5, Dropout, ReLU and the Variants, Maxout, Residual Net18m
4-7 Recurrent Networks, Long Short-Term Memory (LSTM), Neural Turing Machine, Memory-Augmented Neural Networks (MANN)15m
4-8 Autoencoder: Denoising Autoencoder, Stacked Autoencoder and Variational Autoencoder12m
4-9 Generative Adversarial Net (GAN), AE+GAN and Its Applications16m
1개 연습문제
Week 4 Quiz16m

검토

人工智慧:機器學習與理論基礎 (ARTIFICIAL INTELLIGENCE - LEARNING & THEORY)의 최상위 리뷰
모든 리뷰 보기

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 수료증을 구매하면 성적 평가 과제를 포함한 모든 강좌 자료에 접근할 수 있습니다. 강좌를 완료하면 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며, 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 콘텐츠만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.