人工智慧：機器學習與理論基礎 (Artificial Intelligence - Learning & Theory)

4.7
星
31 個評分

于天立

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

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

可分享的證書

完成後獲得證書

100% 在線

立即開始，按照自己的計劃學習。

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

中級

完成時間大約為12 小時

中文（繁體）

字幕：中文（繁體）

講師

于天立

副教授 (Associate Professor)

電機工程學系 (Department of Electrical Engineering)

21,954 個學生

2 門課程

可分享的證書

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中級

完成時間大約為12 小時

中文（繁體）

字幕：中文（繁體）

提供方

国立台湾大学

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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

週

週 1

完成時間為 2 小時

Concept learning

完成時間為 2 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

1-1 Brief Introduction to Machine Learning, Learning from Example8分鐘

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1分鐘

1 個練習

Week 1 Quiz30分鐘

週

週 2

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

2-1 Introduction to Computational Learning Theory, Setting of Sample Complexity20分鐘

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 Quiz30分鐘

週

週 3

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

3-1 Decision Trees and its Hypothesis Space17分鐘

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

週

週 4

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

4-1 Introduction to Neural Network22分鐘

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

審閱

4.7

3 條評論

5 stars
80.64%
4 stars
12.90%
3 stars
3.22%
1 star
3.22%

來自人工智慧：機器學習與理論基礎 (ARTIFICIAL INTELLIGENCE - LEARNING & THEORY)的熱門評論

由 JC 提供2019年8月6日

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.

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常見問題

我什么时候能够访问课程视频和作业？
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完成课程后，我会获得大学学分吗？
此课程不提供大学学分，但部分大学可能会选择接受课程证书作为学分。查看您的合作院校，了解详情。Coursera 上的在线学位和 Mastertrack™ 证书提供获得大学学分的机会。

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週 2

Computational Learning Theory

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Classification

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