Acerca de este Curso
4.9
533 calificaciones
103 revisiones
100 % en línea

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel principiante

Nivel principiante

Horas para completar

Aprox. 17 horas para completar

Sugerido: 5 hours/week...
Idiomas disponibles

Chino (tradicional)

Subtítulos: Chino (tradicional)

Habilidades que obtendrás

Decision StumpPerceptronMachine LearningVc Dimension
100 % en línea

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Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles

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Aprox. 17 horas para completar

Sugerido: 5 hours/week...
Idiomas disponibles

Chino (tradicional)

Subtítulos: Chino (tradicional)

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
Horas para completar
2 horas para completar

第一講:The Learning Problem

what machine learning is and its connection to applications and other fields...
Reading
5 videos (Total 70 minutos), 5 readings
Video5 videos
What is Machine Learning18m
Applications of Machine Learning18m
Components of Machine Learning11m
Machine Learning and Other Fields10m
Reading5 lecturas
NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1m
課程大綱10m
課程形式及評分標準10m
延伸閱讀10m
homework 010m
Semana
2
Horas para completar
1 hora para completar

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...
Reading
4 videos (Total 61 minutos)
Video4 videos
Perceptron Learning Algorithm (PLA)19m
Guarantee of PLA12m
Non-Separable Data12m
Semana
3
Horas para completar
1 hora para completar

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...
Reading
4 videos (Total 61 minutos)
Video4 videos
Learning with Different Data Label18m
Learning with Different Protocol11m
Learning with Different Input Space14m
Semana
4
Horas para completar
2 horas para completar

第四講:Feasibility of Learning

learning can be "probably approximately correct" when given enough statistical data and finite number of hypotheses...
Reading
4 videos (Total 60 minutos), 1 quiz
Video4 videos
Probability to the Rescue11m
Connection to Learning16m
Connection to Real Learning18m
Quiz1 ejercicio de práctica
作業一40m
4.9
103 revisionesChevron Right
Dirección de la carrera

33%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos
Beneficio de la carrera

46%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
Promoción de la carrera

40%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso

Principales revisiones

por 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.

por 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.

Instructor

Avatar

林軒田

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

Acerca de National Taiwan University

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/...

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.

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