À propos de ce cours
4.9
573 notes
105 avis

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau débutant

Approx. 17 heures pour terminer

Recommandé : 5 hours/week...

Chinois (traditionnel)

Sous-titres : Chinois (traditionnel)

Compétences que vous acquerrez

Decision StumpPerceptronMachine LearningVc Dimension

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
2 heures pour terminer

第一講:The Learning Problem

what machine learning is and its connection to applications and other fields...
5 vidéos (Total 70 min), 5 lectures
5 vidéos
What is Machine Learning18 min
Applications of Machine Learning18 min
Components of Machine Learning11 min
Machine Learning and Other Fields10 min
5 lectures
NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1 min
課程大綱10 min
課程形式及評分標準10 min
延伸閱讀10 min
homework 010 min
Semaine
2
1 heure pour terminer

第二講:Learning to Answer Yes/No

your first learning algorithm (and the world's first!) that "draws the line" between yes and no by adaptively searching for a good line based on data...
4 vidéos (Total 61 min)
4 vidéos
Perceptron Learning Algorithm (PLA)19 min
Guarantee of PLA12 min
Non-Separable Data12 min
Semaine
3
1 heure pour terminer

第三講:Types of Learning

learning comes with many possibilities in different applications, with our focus being binary classification or regression from a batch of supervised data with concrete features...
4 vidéos (Total 61 min)
4 vidéos
Learning with Different Data Label18 min
Learning with Different Protocol11 min
Learning with Different Input Space14 min
Semaine
4
2 heures pour terminer

第四講:Feasibility of Learning

learning can be "probably approximately correct" when given enough statistical data and finite number of hypotheses...
4 vidéos (Total 60 min), 1 quiz
4 vidéos
Probability to the Rescue11 min
Connection to Learning16 min
Connection to Real Learning18 min
1 exercice pour s'entraîner
作業一40 min
4.9
105 avisChevron Right

29%

a commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ces cours

43%

a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours

36%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

Meilleurs avis

par LLJun 24th 2018

This course give a theoretical analysis of machine learning,though there is not much introduction of algorithm in detail,but this helped me open a new door of machine learning.

par TTMar 4th 2018

I am very grateful to the teacher for bring me to the world of Machine Learing. I am new in the field. I will try my best to learn the basic knowledge of ML.

Enseignant

Avatar

林軒田

教授 (Professor)
資訊工程學系 (Department of Computer Science and Information Engineering)

À propos de 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/...

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.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.