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。
von
人工智慧:機器學習與理論基礎 (Artificial Intelligence - Learning & Theory)
National Taiwan UniversityÜber diesen Kurs
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
2 Stunden zum Abschließen
Concept learning
2 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 73 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
2 Stunden zum Abschließen
Computational Learning Theory
2 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 120 min)
2 Stunden zum Abschließen
Classification
2 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 114 min)
3 Stunden zum Abschließen
Neural Network and Deep learning
3 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 151 min)
Bewertungen
- 5 stars77,08 %
- 4 stars14,58 %
- 3 stars6,25 %
- 1 star2,08 %
Top-Bewertungen von 人工智慧:機器學習與理論基礎 (ARTIFICIAL INTELLIGENCE - LEARNING & THEORY)
von EC6. Aug. 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.
von KJ3. Jan. 2022
Professor Ding's teaching is conscientious and the lectures are clearly explained
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
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