機器學習基礎理論與實作

About this course

本課程將基於第一階段課程所習得之python語言及技巧,將機器學習應用及雲端計算資源導入,讓同學們能夠理論及實作並重,更能有效率地吸收知識。 人工智慧的研究歷史從以推理開始,到目前以學習為重點進行發展。我們可以將機器學習視為人工智慧的分支,也就是以機器學習來解決人工智慧中的問題。機器學習在近年來已發展為一門多領域整合學科,主要是設計一些可以讓電腦自動學習的演算法,從資料中獲得規律,並利用取得的規律對未知資料進行預測。 本課程將會基於一些實作及其對應之學術理論為基礎,漸近地帶領同學進入機器學習的核心技術及應用領域,並利用現實生活中實際的例子讓同學能夠更有效地了解機器學習技術的用途。

學習機器學習基礎理論。 了解機器學習技術背後的技術核心。 學習如何利用免費的雲端計算資源實現機器學習應用(Google Colab)。 學習如何建立一個機器學習專案來解決問題。
有python程式設計學習經驗尤佳。

Instructors

張哲誠

專長: 平行分散式系統 Parallel and Distributed Systems 嵌入式系統 Embedded Systems 自動駕駛系統 Autonomous Driving System 雲端運算與機器學習 Cloud Computing for Machine Leaning

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