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。
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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
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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
2 heures pour terminer
Concept learning
2 heures pour terminer
6 vidéos (Total 73 min), 2 lectures, 1 quiz
2 heures pour terminer
Computational Learning Theory
2 heures pour terminer
8 vidéos (Total 120 min)
2 heures pour terminer
Classification
2 heures pour terminer
6 vidéos (Total 114 min)
3 heures pour terminer
Neural Network and Deep learning
3 heures pour terminer
9 vidéos (Total 151 min)
Avis
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- 4 stars15,55 %
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Meilleurs avis pour 人工智慧:機器學習與理論基礎 (ARTIFICIAL INTELLIGENCE - LEARNING & THEORY)
par EC6 août 2019
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.
par KJ3 janv. 2022
Professor Ding's teaching is conscientious and the lectures are clearly explained
Foire Aux Questions
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