このコースについて
5,088 最近の表示

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24時間で修了

推奨:7 hours/week...

中国語(繁体)

字幕:中国語(繁体)

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24時間で修了

推奨:7 hours/week...

中国語(繁体)

字幕:中国語(繁体)

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

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。