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Chinois (traditionnel)

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Offert par

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Université nationale de Taïwan

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

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
Semaine
2

Semaine 2

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
Semaine
3

Semaine 3

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
Semaine
4

Semaine 4

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

  • 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.

  • 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.

  • 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.

  • 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.