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。
提供方
人工智慧:機器學習與理論基礎 (Artificial Intelligence - Learning & Theory)
国立台湾大学课程信息
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中级
完成时间大约为12 小时
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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.
授课大纲 - 您将从这门课程中学到什么
完成时间为 2 小时
Concept learning
完成时间为 2 小时
6 个视频 (总计 73 分钟), 2 个阅读材料, 1 个测验
完成时间为 2 小时
Computational Learning Theory
完成时间为 2 小时
8 个视频 (总计 120 分钟)
完成时间为 2 小时
Classification
完成时间为 2 小时
6 个视频 (总计 114 分钟)
完成时间为 3 小时
Neural Network and Deep learning
完成时间为 3 小时
9 个视频 (总计 151 分钟)
审阅
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来自人工智慧:機器學習與理論基礎 (ARTIFICIAL INTELLIGENCE - LEARNING & THEORY)的热门评论
由 EC 提供Aug 6, 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.
由 KJ 提供Jan 3, 2022
Professor Ding's teaching is conscientious and the lectures are clearly explained
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