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
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