このコースについて

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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

1時間で修了

Concept learning

1時間で修了
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

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)
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

3

2時間で修了

Classification

2時間で修了
6件のビデオ (合計114分)
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

4

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)
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

レビュー

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

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よくある質問

  • 講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合:

    • コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
    • コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
  • 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。

  • 支払日から2週間後、または(開始直後のコースの場合は)コースの最初のセッションが開始されてから2週間後の、いずれかの遅い日付の期間までが全額の返金の対象となります。コースの修了証を取得した後は、2週間以内にコースを完了した場合でも返金することはできません。返金ポリシーをすべて表示します

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