Machine learning is the study that allows computers to adaptively improve their performance with experience accumulated from the data observed. Our two sister courses teach the most fundamental algorithmic, theoretical and practical tools that any user of machine learning needs to know. This first course of the two would focus more on mathematical tools, and the other course would focus more on algorithmic tools. [機器學習旨在讓電腦能由資料中累積的經驗來自我進步。我們的兩項姊妹課程將介紹各領域中的機器學習使用者都應該知道的基礎演算法、理論及實務工具。本課程將較為著重數學類的工具，而另一課程將較為著重方法類的工具。]
提供：
国立台湾大学（National Taiwan University）
シラバス - 本コースの学習内容
週
12時間で修了
第一講：The Learning Problem
what machine learning is and its connection to applications and other fields
5件のビデオ （合計70分）, 5 readings
5件のビデオ
What is Machine Learning18 分
Applications of Machine Learning18 分
Components of Machine Learning11 分
Machine Learning and Other Fields10 分
5件の学習用教材
NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1 分
課程大綱10 分
課程形式及評分標準10 分
延伸閱讀10 分
homework 010 分
週
21時間で修了
第二講：Learning to Answer Yes/No
your first learning algorithm (and the world's first!) that "draws the line" between yes and no by adaptively searching for a good line based on data
4件のビデオ （合計61分）
4件のビデオ
Perceptron Learning Algorithm (PLA)19 分
Guarantee of PLA12 分
Non-Separable Data12 分
週
31時間で修了
第三講：Types of Learning
learning comes with many possibilities in different applications, with our focus being binary classification or regression from a batch of supervised data with concrete features
4件のビデオ （合計61分）
4件のビデオ
Learning with Different Data Label18 分
Learning with Different Protocol11 分
Learning with Different Input Space14 分
週
42時間で修了
第四講：Feasibility of Learning
learning can be "probably approximately correct" when given enough statistical data and finite number of hypotheses
4件のビデオ （合計60分）, 1 quiz
4件のビデオ
Probability to the Rescue11 分
Connection to Learning16 分
Connection to Real Learning18 分
1の練習問題
作業一40 分
4.9
124件のレビュー29%
コース終了後に新しいキャリアをスタートした
43%
コースが具体的なキャリアアップにつながった
36%
昇給や昇進につながった
機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations からの人気レビュー
This course give a theoretical analysis of machine learning,though there is not much introduction of algorithm in detail,but this helped me open a new door of machine learning.
I am very grateful to the teacher for bring me to the world of Machine Learing. I am new in the field. I will try my best to learn the basic knowledge of ML.
講師
林軒田
教授 (Professor)資訊工程學系 (Department of Computer Science and Information 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
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。
修了証を購入すると何を行えるようになりますか？
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。
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