人工智能:机器学习与理论基础

Artificial Intelligence - Learning & Theory

本课程第二部分着重在和人工智慧密不可分的机器学习。课程内容包含了机器学习基础理论(包含1990 年代发展的VC理论)、分类器(包含决策树及支援向量机)、神经网路(包含深度学习)及增强式学习(包含深度增强式学习。

国立台湾大学

Coursera

计算机

普通(中级)

23 小时

  • 中文
  • 334

课程概况

本课程第二部分着重在和人工智慧密不可分的机器学习。课程内容包含了机器学习基础理论(包含1990 年代发展的VC理论)、分类器(包含决策树及支援向量机)、神经网路(包含深度学习)及增强式学习(包含深度增强式学习。

此部份技术包含最早追溯至1950 年代直到最近2016 年附近的最新发展。此课程从基础理论开始,简介了各机器学习主流技法以及从浅层学习架构演变到最近深度架构的转换。

你将学到什么

(一)使同学对人工智慧相关的机器学习技术有基础概念

(二)同学能够理解机器学习基础理论、分类器、神经网路、增强式学习

(三)同学能将相关技术应用到自己的问题上

课程大纲

周1
完成时间为1 小时
Concept learning
6个视频(总计73分钟) , 2个阅读材料, 1个测验

周2
完成时间为2 小时
Computational Learning Theory
8个视频(总计120分钟), 1 个测验

周3
完成时间为2 小时
Classification
6个视频(总计114分钟), 1 个测验

周4
完成时间为3 小时
Neural Network and Deep learning
9个视频(总计151分钟), 1 个测验

周5
完成时间为3 小时
Reinforcement learning
7个视频(总计136分钟), 1 个测验

预备知识

需要的先备知识:计算机概论
建议的先备知识:资料结构与演算法

Self-Driving Cars. Become an autonomous vehicle engineer.
声明:MOOC中国发布之课程均源自下列机构,版权均归他们所有。本站仅作报道收录并尊重其著作权益,感谢他们对MOOC事业做出的贡献!(排名不分先后)
  • Coursera
  • edX
  • OpenLearning
  • FutureLearn
  • iversity
  • Udacity
  • NovoEd
  • Canvas
  • Open2Study
  • Google
  • ewant
  • FUN
  • IOC-Athlete-MOOC
  • World-Science-U
  • Codecademy
  • CourseSites
  • opencourseworld
  • ShareCourse
  • gacco
  • MiriadaX
  • JANUX
  • openhpi
  • Stanford-Open-Edx
  • 网易云课堂
  • 中国大学MOOC
  • 学堂在线
  • 顶你学堂
  • 华文慕课
  • 好大学在线CnMooc
  • 以及更多...

© 2008-2018 MOOC.CN 慕课改变你,你改变世界