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)
国立台湾大学課程信息
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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11 小時
中文（繁體）
字幕：中文（繁體）
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提供方
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/
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
常見問題
我什么时候能够访问课程视频和作业？
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
我购买证书后会得到什么？
您购买证书后，将有权访问所有课程材料，包括评分作业。完成课程后，您的电子课程证书将添加到您的成就页中，您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容，可以免费旁听课程。
退款政策是如何规定的？
您可在付款后两周内，或者在课程第一个班次开课后（对于已启动的课程）两周内，获得全额退款，以其中较晚者为准。获得课程证书后，您便无法再退款；即使您在两周的退款期内完成了课程，也是如此。请阅读我们完整的退款政策。
有助学金吗？
是的，Coursera 可以向无法承担学费的学生提供助学金。点击左侧‘注册’按钮下的‘助学金’链接即可申请助学金。您可以根据屏幕提示完成申请，申请获批后会收到通知。了解详情。
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