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Stufe „Mittel“
Ca. 11 Stunden zum Abschließen
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Untertitel: Chinesisch (traditionell)
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Untertitel: Chinesisch (traditionell)

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National Taiwan University

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

Concept learning

1 Stunde zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 73 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
6 Videos
1-2 Hypotheses ,Relation between Instance Space and Hypotheses14m
1-3 The Find-S Algorithm10m
1-4 Version Space and The List-Then Eliminate Algorithm12m
1-5 The Candidate Elimination Algorithm15m
1-6 Biased and Unbiased Hypothesis Space, Futility of Bias-Free Learning12m
2 Lektüren
NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1m
課程投影片開放下載公告2m
1 praktische Übung
Week 1 Quiz10m
Woche
2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Computational Learning Theory

2 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 120 min)
8 Videos
2-2 Setting 3, PAC Learnable10m
2-3 Exhausting the Version Space: Definition, Theorem ,Proof and some examples19m
2-4 Shatter, Dichotomy, VC dimension14m
2-5 Some examples and discussion about VC dimension14m
2-6 Upper and Lower Bounds on Sample Complexity with VC dimension, The Mistake Bound for Algorithms14m
2-7 Optimal Mistake Bound13m
2-8 The Weighted-Majority Algorithm and its Bound11m
1 praktische Übung
Week 2 Quiz16m
Woche
3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Classification

2 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 114 min)
6 Videos
3-2 Learning Decision Tree, Information19m
3-3 Generalization and Overfitting, Kai Square Pruning,Rule Post-Pruning22m
3-4 Model Evaluation: Metrics for Performance Evaluation, Methods for Model Comparison19m
3-5 Ensemble: Embedding, Bagging and Boosting13m
3-6 Support Vector Machine: Optimization, Soft Margins, and Kernel Trick21m
1 praktische Übung
Week 3 Quiz24m
Woche
4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Neural Network and Deep learning

3 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 151 min)
9 Videos
4-2 Single-Layer Network and Perceptron Learning Rule15m
4-3 Multi-Layer Perceptron, Back Propagation Learning, Decline of ANN10m
4-4 Cascade Correlation Neural Networks, Deep or Shallow Structure23m
4-5 Deep Learning: Convolutional Neural Networks17m
4-6 LeNet 5, Dropout, ReLU and the Variants, Maxout, Residual Net18m
4-7 Recurrent Networks, Long Short-Term Memory (LSTM), Neural Turing Machine, Memory-Augmented Neural Networks (MANN)15m
4-8 Autoencoder: Denoising Autoencoder, Stacked Autoencoder and Variational Autoencoder12m
4-9 Generative Adversarial Net (GAN), AE+GAN and Its Applications16m
1 praktische Übung
Week 4 Quiz16m

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Häufig gestellte Fragen

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