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。 此部份技術包含最早追溯至 1950 年代直到最近 2016 年附近的最新發展。此課程從基礎理論開始，簡介了各機器學習主流技法以及從淺層學習架構演變到最近深度架構的轉換。 本課程之核心目標為： （一）使同學對人工智慧相關的機器學習技術有基礎概念 （二）同學能夠理解機器學習基礎理論、分類器、神經網路、增強式學習 （三）同學能將相關技術應用到自己的問題上 修課前，基礎背景知識： 需要的先備知識：計算機概論 建議的先備知識：資料結構與演算法
学习Course的学生是
- Technical Solutions Engineers
- Machine Learning Engineers
- Data Scientists
- Product Managers
- Designers
教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么
周
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
周
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
周
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
周
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 个审阅来自人工智慧：機器學習與理論基礎 (Artificial Intelligence - Learning & Theory)的热门评论
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
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
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