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Course을(를) 수강하는 학습자

  • Technical Solutions Engineers
  • Machine Learning Engineers
  • Product Managers
  • Data Scientists
  • Designers

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 1시간 필요

Concept learning

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
완료하는 데 2시간 필요

Computational Learning Theory

8개 동영상 (총 120분), 1 quiz
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
완료하는 데 2시간 필요

Classification

6개 동영상 (총 114분), 1 quiz
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
완료하는 데 3시간 필요

Neural Network and Deep learning

9개 동영상 (총 151분), 1 quiz
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
4.8
1개의 리뷰Chevron Right

人工智慧:機器學習與理論基礎 (Artificial Intelligence - Learning & Theory)의 최상위 리뷰

대학: JCAug 7th 2019

整體上, 是值得推薦的入門課程, 把machine learning的基本課程與熱門的topics提出來講. 習題的內容算簡單, 大部份在檢驗觀念.

강사

Avatar

于天立

副教授 (Associate Professor)
電機工程學系 (Department of Electrical Engineering)

국립 타이완 대학 정보

We firmly believe that open access to learning is a powerful socioeconomic equalizer. NTU is especially delighted to join other world-class universities on Coursera and to offer quality university courses to the Chinese-speaking population. We hope to transform the rich rewards of learning from a limited commodity to an experience available to all. More courses information, the official Facebook Page: https://www.facebook.com/ntumooc2017/...

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