本課程第二部分著重在和人工智慧密不可分的機器學習。課程內容包含了機器學習基礎理論(包含 1990 年代發展的VC理論)、分類器(包含決策樹及支援向量機)、神經網路(包含深度學習)及增強式學習(包含深度增強式學習。
人工智慧:機器學習與理論基礎 (Artificial Intelligence - Learning & Theory)
国立台湾大学(National Taiwan University)このコースについて
3,354 最近の表示
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。
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
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。
中級レベル
約12時間で修了
中国語(繁体)
字幕:中国語(繁体)
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。
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
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。
中級レベル
約12時間で修了
中国語(繁体)
字幕:中国語(繁体)
提供:

国立台湾大学(National Taiwan University)
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.
シラバス - 本コースの学習内容
2時間で修了
Concept learning
2時間で修了
6件のビデオ (合計73分), 2 学習用教材, 1 個のテスト
2時間で修了
Computational Learning Theory
2時間で修了
8件のビデオ (合計120分)
2時間で修了
Classification
2時間で修了
6件のビデオ (合計114分)
3時間で修了
Neural Network and Deep learning
3時間で修了
9件のビデオ (合計151分)
レビュー
- 5 stars75.55%
- 4 stars15.55%
- 3 stars6.66%
- 1 star2.22%
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
KJにより2022年1月3日
Professor Ding's teaching is conscientious and the lectures are clearly explained
ECにより2019年8月6日
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.
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか?
修了証を購入すると何を行えるようになりますか?
学資援助はありますか?
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。