Об этом курсе: 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
Для кого этот курс: 具有基礎電腦科學知識與基本數學知識（微積分，向量，機率與統計等）的普羅社會大眾。
Автор: National Taiwan University
Преподаватели: 于天立(Tian-Li,Yu), 副教授（Associate Professor）
電機工程學系(Electrical Engineering)
| Уровень | Учащийся среднего уровня |
| Язык | Chinese (Traditional) |
| Как пройти курс | Чтобы пройти курс, выполните все оцениваемые задания. |
Программа курса
НЕДЕЛЯ 1
Concept learning
6 видео, 2 материала для самостоятельного изучения
- Reading: NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制
- Reading: 課前問卷（請大家幫忙填寫，預估填寫時間兩分鐘，謝謝大家！）
- Видео: 1-2 Hypotheses ,Relation between Instance Space and Hypotheses
- Видео: 1-3 The Find-S Algorithm
- Видео: 1-4 Version Space and The List-Then Eliminate Algorithm
- Видео: 1-5 The Candidate Elimination Algorithm
- Видео: 1-6 Biased and Unbiased Hypothesis Space, Futility of Bias-Free Learning
- Discussion Prompt: 第一週課程錯誤回報與提問區
Оцениваемый: Week 1 Quiz
НЕДЕЛЯ 2
Computational Learning Theory
8 видео
- Видео: 2-2 Setting 3, PAC Learnable
- Видео: 2-3 Exhausting the Version Space: Definition, Theorem ,Proof and some examples
- Видео: 2-4 Shatter, Dichotomy, VC dimension
- Видео: 2-5 Some examples and discussion about VC dimension
- Видео: 2-6 Upper and Lower Bounds on Sample Complexity with VC dimension, The Mistake Bound for Algorithms
- Видео: 2-7 Optimal Mistake Bound
- Видео: 2-8 The Weighted-Majority Algorithm and its Bound
- Discussion Prompt: 第二週課程錯誤回報與提問區
Оцениваемый: Week 2 Quiz
НЕДЕЛЯ 3
Classification
6 видео, 1 материал для самостоятельного изучения
- Видео: 3-2 Learning Decision Tree, Information
- Видео: 3-3 Generalization and Overfitting, Kai Square Pruning, Rule Post-Pruning
- Видео: 3-4 Model Evaluation: Metrics for Performance Evaluation, Methods for Model Comparison
- Видео: 3-5 Ensemble: Embedding, Bagging and Boosting
- Видео: 3-6 Support Vector Machine: Optimization, Soft Margins, and Kernel Trick
- Discussion Prompt: 第三週課程錯誤回報與提問區
- Reading: 修課後問卷（請大家幫忙填寫，預估填寫時間兩分鐘，謝謝大家！）
Оцениваемый: Week 3 Quiz
НЕДЕЛЯ 4
Neural Network and Deep learning
9 видео
- Видео: 4-2 Single-Layer Network and Perceptron Learning Rule
- Видео: 4-3 Multi-Layer Perceptron, Back Propagation Learning, Decline of ANN
- Видео: 4-4 Cascade Correlation Neural Networks, Deep or Shallow Structure
- Видео: 4-5 Deep Learning: Convolutional Neural Networks
- Видео: 4-6 LeNet 5, Dropout, ReLU and the Variants, Maxout ,Residual Net
- Видео: 4-7 Recurrent Networks, Long Short-Term Memory (LSTM), Neural Turing Machine, Memory-Augmented Neural Networks (MANN)
- Видео: 4-8 Autoencoder: Denoising Autoencoder, Stacked Autoencoder and Variational Autoencoder
- Видео: 4-9 Generative Adversarial Net (GAN), AE+GAN and Its Applications
- Discussion Prompt: 第四週課程錯誤回報與提問區
Оцениваемый: Week 4 Quiz
НЕДЕЛЯ 5
Reinforcement learning
7 видео, 1 материал для самостоятельного изучения
- Видео: 5-2 Derivation of Bellman Equation
- Видео: 5-3 Value iteration and Policy Iteration
- Видео: 5-4 Q-learning, Learning Policy,Simple GLIE Scheme
- Видео: 5-5 Temporal Difference Algorithm,Generalization
- Видео: 5-6 Deep Q-learning and Improvement
- Видео: 5-7 Deep Policy Network, Partially Observable MDP,Summary
- Discussion Prompt: 第五週課程錯誤回報與提問區
- Reading: 修課後問卷（請大家幫忙填寫，預估填寫時間兩分鐘，謝謝大家！若第三週已填寫，可以不用重複填答）
Оцениваемый: Week 5 Quiz
Часто задаваемые вопросы
Как это работает
Coursework
Each course is like an interactive textbook, featuring pre-recorded videos, quizzes and projects.
Help from Your Peers
Connect with thousands of other learners and debate ideas, discuss course material, and get help mastering concepts.
Certificates
Earn official recognition for your work, and share your success with friends, colleagues, and employers.
Авторы
National Taiwan University
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/
Рейтинги и отзывы
Coursera делает лучшее в мире образование доступным каждому, предлагая онлайн-курсы от ведущих университетов и организаций.
© Coursera Inc., 2018 Все права защищены.
