Acerca de este Curso

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Learner Career Outcomes

29%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

43%

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

36%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel principiante

Aprox. 16 horas para completar

Chino (tradicional)

Subtítulos: Chino (tradicional)

Habilidades que obtendrás

Decision StumpPerceptronMachine LearningVc Dimension

Learner Career Outcomes

29%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

43%

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

36%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

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Nivel principiante

Aprox. 16 horas para completar

Chino (tradicional)

Subtítulos: Chino (tradicional)

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up97%(1,942 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

2 horas para completar

第一講:The Learning Problem

2 horas para completar
5 videos (Total 70 minutos), 5 lecturas
5 videos
What is Machine Learning18m
Applications of Machine Learning18m
Components of Machine Learning11m
Machine Learning and Other Fields10m
5 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

Semana 2

1 hora para completar

第二講:Learning to Answer Yes/No

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

Semana 3

1 hora para completar

第三講:Types of Learning

1 hora para completar
4 videos (Total 61 minutos)
4 videos
Learning with Different Data Label18m
Learning with Different Protocol11m
Learning with Different Input Space14m
Semana
4

Semana 4

2 horas para completar

第四講:Feasibility of Learning

2 horas para completar
4 videos (Total 60 minutos)
4 videos
Probability to the Rescue11m
Connection to Learning16m
Connection to Real Learning18m
1 ejercicio de práctica
作業一40m
4.9
130 revisionesChevron Right

Principales revisiones sobre 機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations

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

Calificación del instructor4.82/5 (18 calificaciones)Info
Imagen del instructor, 林軒田

林軒田 

教授 (Professor)
資訊工程學系 (Department of Computer Science and Information Engineering)
28,466 alumnos
2 cursos

ofrecido por

Logotipo de Universidad Nacional de Taiwán

Universidad Nacional de Taiwán

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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