課程資訊
課程名稱
機器學習
Machine Learning 
開課學期
108-2 
授課對象
電機資訊學院  生醫電子與資訊學研究所  
授課教師
李宏毅 
課號
EE5184 
課程識別碼
921 U2620 
班次
 
學分
4.0 
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期四2,3,4,5(9:10~13:10) 
上課地點
明達205 
備註
初選不開放。需能力檢定,https://ml.ntu.edu.tw/exam.html。與林宗男、吳沛遠合授
總人數上限:100人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/1082EE5184_ 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

重要注意事項:修習本課程需先通過先備能力檢定(報名網址: https://ml.ntu.edu.tw/exam.html,通過檢定者將取得授權碼。
Important Notice: A prerequisite exam (Registration website: https://ml.ntu.edu.tw/exam.html) has to be taken to be eligible to get enrolled in this course.


你可能已經修過和計算機程式相關的課程,能夠設計程式讓電腦處理一些簡單的問題,但你有沒有想過,那些能處理非常複雜問題的程式,究竟是如何設計出來的呢?例如:Gmail 如何知道一封郵件是否為垃圾郵件?Facebook 如何知道一張相片是否包含人臉? Siri如何聽懂並回答使用者的問題?人類製作出來的Alpha Go為什麼可以比職業棋士還強呢?事實上,這些程式中的演算法並非由人類直接設計,而是由人類寫出演算法,讓機器能根據資料來學習,讓機器自動由大量的資料、過去的經驗,找出可以處理這些問題的方法。 舉例來說,如果我們想讓機器偵測一封郵件是否為垃圾郵件,我們可以讓機器「看過」大量的郵件,並「告知」機器哪些是垃圾郵件、哪些不是,機器就可以利用這些資訊,自動建構出偵測垃圾郵件的模型,當收到新的郵件時,機器便根據所學的模型,去偵測它是否為垃圾郵件。如何設計出讓機器自動學習的演算法,就是「機器學習」這個領域在探討的問題。

本課程(108 學年度下學期)將由李宏毅教授、吳沛遠教授和林宗男教授共同合授,由林宗男教授舉辦先備能力檢定(如果有先備能力檢定相關問題請聯絡林宗男老師的助理:luposhen@ntu.edu.tw),李宏毅教授負責授課與作業規劃。 

課程目標
本課程旨在介紹機器學習使用者都應該知道的基本機器學習理論、方法和工具,期望透過這門課,讓學生對機器學習的技術,有更系統性的認識,並具備實作這些技術的基本能力,以期在未來能將這些技術活用到各自的專業領域中。 
課程要求
需具備基本的程式設計能力。理論上,電機系大三以上的學生即具備修習本課程所需的基本能力。 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
 
指定閱讀
待補 
參考書目
1. Introduction to Machine Learning, second edition, Ethem ALPAYDIN
2. Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop
3. Learning from Data, Yaser S. Abu-Mostafa , Malik Magdon-Ismail, Hsuan-Tien
Lin 
評量方式
(僅供參考)
   
課程進度
週次
日期
單元主題