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中级

完成时间大约为25 小时

建议:7 hours/week...

中文(繁体)

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User
学习Course的学生是
  • Technical Solutions Engineers
  • Machine Learning Engineers
  • Product Managers
  • Data Scientists
  • Designers
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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1
完成时间为 1 小时

Concept learning

6 个视频 (总计 73 分钟), 2 个阅读材料, 1 个测验
6 个视频
1-2 Hypotheses ,Relation between Instance Space and Hypotheses14分钟
1-3 The Find-S Algorithm10分钟
1-4 Version Space and The List-Then Eliminate Algorithm12分钟
1-5 The Candidate Elimination Algorithm15分钟
1-6 Biased and Unbiased Hypothesis Space, Futility of Bias-Free Learning12分钟
2 个阅读材料
NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1分钟
課程投影片開放下載公告2分钟
1 个练习
Week 1 Quiz10分钟
2
完成时间为 2 小时

Computational Learning Theory

8 个视频 (总计 120 分钟), 1 个测验
8 个视频
2-2 Setting 3, PAC Learnable10分钟
2-3 Exhausting the Version Space: Definition, Theorem ,Proof and some examples19分钟
2-4 Shatter, Dichotomy, VC dimension14分钟
2-5 Some examples and discussion about VC dimension14分钟
2-6 Upper and Lower Bounds on Sample Complexity with VC dimension, The Mistake Bound for Algorithms14分钟
2-7 Optimal Mistake Bound13分钟
2-8 The Weighted-Majority Algorithm and its Bound11分钟
1 个练习
Week 2 Quiz16分钟
3
完成时间为 2 小时

Classification

6 个视频 (总计 114 分钟), 1 个测验
6 个视频
3-2 Learning Decision Tree, Information19分钟
3-3 Generalization and Overfitting, Kai Square Pruning,Rule Post-Pruning22分钟
3-4 Model Evaluation: Metrics for Performance Evaluation, Methods for Model Comparison19分钟
3-5 Ensemble: Embedding, Bagging and Boosting13分钟
3-6 Support Vector Machine: Optimization, Soft Margins, and Kernel Trick21分钟
1 个练习
Week 3 Quiz24分钟
4
完成时间为 3 小时

Neural Network and Deep learning

9 个视频 (总计 151 分钟), 1 个测验
9 个视频
4-2 Single-Layer Network and Perceptron Learning Rule15分钟
4-3 Multi-Layer Perceptron, Back Propagation Learning, Decline of ANN10分钟
4-4 Cascade Correlation Neural Networks, Deep or Shallow Structure23分钟
4-5 Deep Learning: Convolutional Neural Networks17分钟
4-6 LeNet 5, Dropout, ReLU and the Variants, Maxout, Residual Net18分钟
4-7 Recurrent Networks, Long Short-Term Memory (LSTM), Neural Turing Machine, Memory-Augmented Neural Networks (MANN)15分钟
4-8 Autoencoder: Denoising Autoencoder, Stacked Autoencoder and Variational Autoencoder12分钟
4-9 Generative Adversarial Net (GAN), AE+GAN and Its Applications16分钟
1 个练习
Week 4 Quiz16分钟
4.8
1 个审阅Chevron Right

来自人工智慧:機器學習與理論基礎 (Artificial Intelligence - Learning & Theory)的热门评论

创建者 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.

讲师

Avatar

于天立

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

关于 国立台湾大学

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/...

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