このコースについて
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100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

約25時間で修了

推奨:7 hours/week...

中国語(繁体)

字幕:中国語(繁体)

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シラバス - 本コースの学習内容

1
1時間で修了

Concept learning

6件のビデオ (合計73分), 2 readings, 1 quiz
6件のビデオ
1-2 Hypotheses ,Relation between Instance Space and Hypotheses14 分
1-3 The Find-S Algorithm10 分
1-4 Version Space and The List-Then Eliminate Algorithm12 分
1-5 The Candidate Elimination Algorithm15 分
1-6 Biased and Unbiased Hypothesis Space, Futility of Bias-Free Learning12 分
2件の学習用教材
NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1 分
課程投影片開放下載公告2 分
1の練習問題
Week 1 Quiz10 分
2
2時間で修了

Computational Learning Theory

8件のビデオ (合計120分), 1 quiz
8件のビデオ
2-2 Setting 3, PAC Learnable10 分
2-3 Exhausting the Version Space: Definition, Theorem ,Proof and some examples19 分
2-4 Shatter, Dichotomy, VC dimension14 分
2-5 Some examples and discussion about VC dimension14 分
2-6 Upper and Lower Bounds on Sample Complexity with VC dimension, The Mistake Bound for Algorithms14 分
2-7 Optimal Mistake Bound13 分
2-8 The Weighted-Majority Algorithm and its Bound11 分
1の練習問題
Week 2 Quiz16 分
3
2時間で修了

Classification

6件のビデオ (合計114分), 1 quiz
6件のビデオ
3-2 Learning Decision Tree, Information19 分
3-3 Generalization and Overfitting, Kai Square Pruning,Rule Post-Pruning22 分
3-4 Model Evaluation: Metrics for Performance Evaluation, Methods for Model Comparison19 分
3-5 Ensemble: Embedding, Bagging and Boosting13 分
3-6 Support Vector Machine: Optimization, Soft Margins, and Kernel Trick21 分
1の練習問題
Week 3 Quiz24 分
4
3時間で修了

Neural Network and Deep learning

9件のビデオ (合計151分), 1 quiz
9件のビデオ
4-2 Single-Layer Network and Perceptron Learning Rule15 分
4-3 Multi-Layer Perceptron, Back Propagation Learning, Decline of ANN10 分
4-4 Cascade Correlation Neural Networks, Deep or Shallow Structure23 分
4-5 Deep Learning: Convolutional Neural Networks17 分
4-6 LeNet 5, Dropout, ReLU and the Variants, Maxout, Residual Net18 分
4-7 Recurrent Networks, Long Short-Term Memory (LSTM), Neural Turing Machine, Memory-Augmented Neural Networks (MANN)15 分
4-8 Autoencoder: Denoising Autoencoder, Stacked Autoencoder and Variational Autoencoder12 分
4-9 Generative Adversarial Net (GAN), AE+GAN and Its Applications16 分
1の練習問題
Week 4 Quiz16 分
4.8
1件のレビューChevron Right

人工智慧:機器學習與理論基礎 (Artificial Intelligence - Learning & Theory) からの人気レビュー

by 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.

講師

Avatar

于天立

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

国立台湾大学(National Taiwan University)について

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/...

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • 修了証を購入する際、コースのすべての教材(採点課題を含む)にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。