Course Information
Course title
 Machine Learning 
Semester
 105-1 
Designated for
 COLLEGE OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMPUTER SCIENCE  GRADUATE INSTITUTE OF COMMUNICATION ENGINEERING  
Instructor
 HUNG-YI LEE 
Curriculum Number
 EE5177 
Curriculum Identity Number
 921 U2550 
Class
  
Credits
 3 
Full/Half
Yr.
 Half 
Required/
Elective
 Elective 
Time
 Friday 2,3,4(9:10~12:10) 
Remarks
 The upper limit of the number of students: 100. 
Ceiba Web Server
 http://ceiba.ntu.edu.tw/1051EE5177_ 
Course introduction video
 
Table of Core Capabilities and Curriculum Planning
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Course Syllabus
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Course Description

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，但是你有沒有想過，那些處理非常複雜問題的程式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，而是由人類寫出讓機器能夠根據資料學習的演算法後，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，例如：如果我們想讓機器能夠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」機器哪些郵件是垃圾郵件、哪些不是，機器便可以利用這些資訊自動去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，而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 105 學年度上學期由李宏毅教授和林宗男教授合授，由李宏毅教授主授，負責授課與作業規劃) 

Course Objective
 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，希望透過這門課學生對機器學習的技術可以有系統性的認識，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。 
Course Requirement
 需要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，建議可以同時修資料結構和演算法相關課程加強程式能力。

加簽方式：第一次上課 (9/23) 會公告作業0，想要加簽的同學請於當天晚上繳交那個作業，作業0 非常簡單，只是為了確定有基礎程式能力，和機器學習完全無關。 
Office Hours
 Appointment required. 
References
 Introduction to Machine Learning, second edition, Ethem ALPAYDIN
Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop
Learning from Data, Yaser S. Abu-Mostafa , Malik Magdon-Ismail, Hsuan-Tien Lin 
Designated reading
 無指定教科書 
Grading
  
No.
Item
%
Explanations for the conditions
1. 
 作業 
40% 
  
2. 
 期末分組專題 
60% 
 二到四個人一組，可以組好隊後一起來修課。找不到隊友也沒關係，開學後老師可以幫忙配對。 
 
Progress
Week
Date
Topic
第1週
 9/16  中秋節放假 (不補課) 
第2週
 9/23  Opening - Introduction of Data Science (林宗男教授), Introduction of Machine Learning, announce HW0 (只有想加簽的同學需要完成HW0) 
第3週
 9/30  Regression & Basic Concepts of Machine Learning, announce HW1 
第4週
 10/07  Classification 
第5週
 10/14  Deep Learning I: Introduction of Neural Network, announce HW2 
第6週
 10/21  Application of Machine Learning in Finance (Guest Speaker) 
第7週
 10/28  Deep Learning II: Tips for Training Neural Network & Convolutional Neural Network (CNN), announce HW3 
第8週
 11/04  Semisupervised Learning & Transfer Learning 
第9週
 11/11  Unsupervised Learning: Clustering & Dimensionality Reduction 
第10週
 11/18  Unsupervised Learning: Clustering & Dimensionality Reduction, announce HW4, announce final project 
第11週
 11/25  Nearest Neighbor, Decision Tree, Boosting 
第12週
 12/02  Support Vector Machines and Kernel 
第13週
 12/09  Beyond Classification: Structured Learning I 
第14週
 12/16  Beyond Classification: Structured Learning II 
第15週
 12/23  Beyond Classification: Recurrent Neural Network 
第16週
 12/30  Learning in the Real World: Reinforcement Learning I 
第17週
 1/06  Learning in the Real World: Reinforcement Learning II