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。
人工智慧：機器學習與理論基礎 (Artificial Intelligence - Learning & Theory)
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
課程信息
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中級
完成時間大約為26 小時
建議：8 hours/week
中文（繁體）
字幕：中文（繁體）
教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
完成時間為 1 小時
Concept learning
完成時間為 1 小時
6 個視頻 （總計 73 分鐘）, 2 個閱讀材料, 1 個測驗
6 個視頻
1-2 Hypotheses ,Relation between Instance Space and Hypotheses14分鐘
1-3 The Find-S Algorithm10分鐘
1-4 Version Space and The List-Then Eliminate Algorithm12分鐘
1-5 The Candidate Elimination Algorithm15分鐘
1-6 Biased and Unbiased Hypothesis Space, Futility of Bias-Free Learning12分鐘
2 個閱讀材料
NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1分鐘
課程投影片開放下載公告2分鐘
1 個練習
Week 1 Quiz10分鐘
完成時間為 2 小時
Computational Learning Theory
完成時間為 2 小時
8 個視頻 （總計 120 分鐘）
8 個視頻
2-2 Setting 3, PAC Learnable10分鐘
2-3 Exhausting the Version Space: Definition, Theorem ,Proof and some examples19分鐘
2-4 Shatter, Dichotomy, VC dimension14分鐘
2-5 Some examples and discussion about VC dimension14分鐘
2-6 Upper and Lower Bounds on Sample Complexity with VC dimension, The Mistake Bound for Algorithms14分鐘
2-7 Optimal Mistake Bound13分鐘
2-8 The Weighted-Majority Algorithm and its Bound11分鐘
1 個練習
Week 2 Quiz16分鐘
完成時間為 2 小時
Classification
完成時間為 2 小時
6 個視頻 （總計 114 分鐘）
6 個視頻
3-2 Learning Decision Tree, Information19分鐘
3-3 Generalization and Overfitting, Kai Square Pruning,Rule Post-Pruning22分鐘
3-4 Model Evaluation: Metrics for Performance Evaluation, Methods for Model Comparison19分鐘
3-5 Ensemble: Embedding, Bagging and Boosting13分鐘
3-6 Support Vector Machine: Optimization, Soft Margins, and Kernel Trick21分鐘
1 個練習
Week 3 Quiz24分鐘
完成時間為 3 小時
Neural Network and Deep learning
完成時間為 3 小時
9 個視頻 （總計 151 分鐘）
9 個視頻
4-2 Single-Layer Network and Perceptron Learning Rule15分鐘
4-3 Multi-Layer Perceptron, Back Propagation Learning, Decline of ANN10分鐘
4-4 Cascade Correlation Neural Networks, Deep or Shallow Structure23分鐘
4-5 Deep Learning: Convolutional Neural Networks17分鐘
4-6 LeNet 5, Dropout, ReLU and the Variants, Maxout, Residual Net18分鐘
4-7 Recurrent Networks, Long Short-Term Memory (LSTM), Neural Turing Machine, Memory-Augmented Neural Networks (MANN)15分鐘
4-8 Autoencoder: Denoising Autoencoder, Stacked Autoencoder and Variational Autoencoder12分鐘
4-9 Generative Adversarial Net (GAN), AE+GAN and Its Applications16分鐘
1 個練習
Week 4 Quiz16分鐘
關於 国立台湾大学
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