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 電信工程學研究所 |
授課教師 |
李宏毅 |
課號 |
EE5184 |
課程識別碼 |
921 U2620 |
班次 |
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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 |
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核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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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 |
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Office Hours |
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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) |
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