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。
Offert par
人工智慧：機器學習與理論基礎 (Artificial Intelligence - Learning & Theory)
Université nationale de TaïwanÀ propos de ce cours
6,639 consultations récentes
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 11 heures pour terminer
Chinois (traditionnel)
Sous-titres : Chinois (traditionnel)
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 11 heures pour terminer
Chinois (traditionnel)
Sous-titres : Chinois (traditionnel)
Offert par
Université nationale de Taïwan
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/
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
1 heure pour terminer
Concept learning
1 heure pour terminer
6 vidéos (Total 73 min), 2 lectures, 1 quiz
6 vidéos
1-2 Hypotheses ,Relation between Instance Space and Hypotheses14 min
1-3 The Find-S Algorithm10 min
1-4 Version Space and The List-Then Eliminate Algorithm12 min
1-5 The Candidate Elimination Algorithm15 min
1-6 Biased and Unbiased Hypothesis Space, Futility of Bias-Free Learning12 min
2 lectures
NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1 min
課程投影片開放下載公告2 min
1 exercice pour s'entraîner
Week 1 Quiz10 min
2 heures pour terminer
Computational Learning Theory
2 heures pour terminer
8 vidéos (Total 120 min)
8 vidéos
2-2 Setting 3, PAC Learnable10 min
2-3 Exhausting the Version Space: Definition, Theorem ,Proof and some examples19 min
2-4 Shatter, Dichotomy, VC dimension14 min
2-5 Some examples and discussion about VC dimension14 min
2-6 Upper and Lower Bounds on Sample Complexity with VC dimension, The Mistake Bound for Algorithms14 min
2-7 Optimal Mistake Bound13 min
2-8 The Weighted-Majority Algorithm and its Bound11 min
1 exercice pour s'entraîner
Week 2 Quiz16 min
2 heures pour terminer
Classification
2 heures pour terminer
6 vidéos (Total 114 min)
6 vidéos
3-2 Learning Decision Tree, Information19 min
3-3 Generalization and Overfitting, Kai Square Pruning,Rule Post-Pruning22 min
3-4 Model Evaluation: Metrics for Performance Evaluation, Methods for Model Comparison19 min
3-5 Ensemble: Embedding, Bagging and Boosting13 min
3-6 Support Vector Machine: Optimization, Soft Margins, and Kernel Trick21 min
1 exercice pour s'entraîner
Week 3 Quiz24 min
3 heures pour terminer
Neural Network and Deep learning
3 heures pour terminer
9 vidéos (Total 151 min)
9 vidéos
4-2 Single-Layer Network and Perceptron Learning Rule15 min
4-3 Multi-Layer Perceptron, Back Propagation Learning, Decline of ANN10 min
4-4 Cascade Correlation Neural Networks, Deep or Shallow Structure23 min
4-5 Deep Learning: Convolutional Neural Networks17 min
4-6 LeNet 5, Dropout, ReLU and the Variants, Maxout, Residual Net18 min
4-7 Recurrent Networks, Long Short-Term Memory (LSTM), Neural Turing Machine, Memory-Augmented Neural Networks (MANN)15 min
4-8 Autoencoder: Denoising Autoencoder, Stacked Autoencoder and Variational Autoencoder12 min
4-9 Generative Adversarial Net (GAN), AE+GAN and Its Applications16 min
1 exercice pour s'entraîner
Week 4 Quiz16 min
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.
À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Quelle est la politique de remboursement ?
Vous avez droit à un remboursement intégral jusqu'à deux semaines après la date de paiement ou (pour les cours qui viennent d'être lancés) jusqu'à deux semaines après le début de la première session du cours, selon la dernière de ces éventualités. Vous ne pouvez pas bénéficier d'un remboursement une fois votre Certificat de Cours obtenu, même si vous terminez le cours pendant la période de remboursement de deux semaines. Consultez notre Politique de remboursement complète.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui, Coursera fournit une Aide Financière aux étudiants n'ayant pas les moyens d'acquitter les frais. Pour en faire la demande, cliquez sur le lien Aide Financière situé sous le bouton S'inscrire ci-contre à gauche. Vous serez invité(e) à déposer une demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. En savoir plus.
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
