Informações sobre o curso
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100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 12 horas para completar

Chinês (tradicional)

Legendas: Chinês (tradicional)

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Nível intermediário

Aprox. 12 horas para completar

Chinês (tradicional)

Legendas: Chinês (tradicional)

Os alunos que estão fazendo este Course são

  • Machine Learning Engineers
  • Data Scientists
  • Data Analysts
  • Data Engineers
  • Researchers

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
2 horas para concluir

第九講: Linear Regression

4 vídeos (Total 62 mín.), 4 leituras
4 videos
Linear Regression Algorithm20min
Generalization Issue20min
Linear Regression for Binary Classification11min
4 leituras
NTU MOOC 課程問題詢問與回報機制1min
課程大綱10min
課程形式及評分標準10min
延伸閱讀10min
Semana
2
1 hora para concluir

第十講: Logistic Regression

4 vídeos (Total 65 mín.)
4 videos
Logistic Regression Error15min
Gradient of Logistic Regression Error15min
Gradient Descent19min
Semana
3
1 hora para concluir

第十一講: Linear Models for Classification

4 vídeos (Total 59 mín.)
4 videos
Stochastic Gradient Descent11min
Multiclass via Logistic Regression14min
Multiclass via Binary Classification11min
Semana
4
2 horas para concluir

第十二講: Nonlinear Transformation

4 vídeos (Total 59 mín.), 1 teste
4 videos
Nonlinear Transform9min
Price of Nonlinear Transform15min
Structured Hypothesis Sets9min
1 exercício prático
作業三40min
4.9
42 avaliaçõesChevron Right

14%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

25%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

33%

recebi um aumento ou promoção

Principais avaliações do 機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)---Algorithmic Foundations

por HLDec 5th 2017

What an amazing course! I hope professor can give new courses in the future and cover more practical things with so hard theoretical things.

por JJOct 3rd 2018

很好的课程,更加注重算法的理论推导,当然也不乏运用的技巧。之前看过吴恩达老师的机器学习课程,感觉林老师这门课更加的深入,吴恩达老师的课省去了公式的推导,更偏向工程的实践,两门课可以算是相辅相成的。

Instrutores

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林軒田

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

Sobre Universidade Nacional de Taiwan

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/...

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.