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。
人工智慧:機器學習與理論基礎 (Artificial Intelligence - Learning & Theory)
Universidade Nacional de TaiwanInformações sobre o curso
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Certificados compartilháveis
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Prazos flexíveis
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Nível intermediário
Aprox. 12 horas para completar
Chinês (tradicional)
Legendas: Chinês (tradicional)
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Programa - O que você aprenderá com este curso
2 horas para concluir
Concept learning
2 horas para concluir
6 vídeos (Total 73 mín.), 2 leituras, 1 teste
2 horas para concluir
Computational Learning Theory
2 horas para concluir
8 vídeos (Total 120 mín.)
2 horas para concluir
Classification
2 horas para concluir
6 vídeos (Total 114 mín.)
3 horas para concluir
Neural Network and Deep learning
3 horas para concluir
9 vídeos (Total 151 mín.)
Avaliações
Principais avaliações do 人工智慧:機器學習與理論基礎 (ARTIFICIAL INTELLIGENCE - LEARNING & THEORY)
por JC6 de Ago de 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.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O que recebo ao adquirir o Certificado?
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