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。 
Student Workload (expected study time outside of class per week)
  
Office Hours
 Appointment required. 
Designated reading
 無指定教科書 
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 
Grading
    
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