edu磨課師+ 機器學習基礎理論與實作 影音教學 中文發音 繁體中文版(DVD版)
edu磨課師+機器學習基礎理論與實作影音教學中文發音繁體中文版(DVD版)內容說明:
【課程簡介】
開課學校/機構:逢甲大學
課程發展年度:2019
課程類別:資訊工程_電腦

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。
【先備能力】
有python程式設計學習經驗尤佳。

【學習目標】
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（GoogleColab）。
學習如何建立一個機器學習專案來解決問題。
課程內容:
001_1.0-單元一課程介紹.mp4
002_1.1-人工智慧簡介.mp4
003_1.2-什麼是智慧--什麼是人工智慧-.mp4
004_1.3.1-人工智慧的初期發展.mp4
005_1.3.2-人工智慧中期發展.mp4
006_1.3.3-人工智慧的近期發展.mp4
007_1.4-人工智慧的應用分級.mp4
008_2.0-單元二課程介紹.mp4
009_2.1-機器是怎麼學東西的.mp4
010_2.2-機器學習演算法的分類.mp4
011_2.3.1-監督式學習---最近鄰居法.mp4
012_2.3.2-監督式學習---決策樹分類器.mp4
013_2.3.3-監督式學習---貝氏分類器.mp4
014_2.4-非監督式學習-(Unsupervised-Learning).mp4
015_2.5-增強學習-(Reinforcement-Learning).mp4
016_3.0-單元三課程介紹.mp4
017_3.1-機器學習實作簡介.mp4
018_3.2-Google-Colab-操作說明.mp4
019_3.3-監督式學習範例實作.mp4
020_3.4-非監督式學習範例實作.mp4
021_4.0-單元四課程介紹.mp4
022_4.1-Mnist專題簡介.mp4
023_4.2-Mnist資料前處理.mp4
024_4.3-Mnist建立模型.mp4
025_4.4-Mnist訓練模型與分析效能.mp4
026_4.5.1-Mnist專題的變化.mp4
027_4.5.2-MNIST專題的變化與分析.mp4
028_5.0-單元五課程介紹.mp4
029_5.1-CIFAR專題簡介.mp4
030_5.2-CIFAR資料前處理.mp4
031_5.3.1-CIFAR卷積及池化運算說明.mp4
032_5.3.2-CIFAR建立模型.mp4
033_5.4-CIFAR訓練模型與分析效能.mp4
034_5.5.1-CIFAR專題的變化.mp4
035_5.5.2-CIFAR專題的變化與分析.mp4
036_6.0-單元六課程介紹.mp4
037_6.1-語意分析專題簡介.mp4
038_6.2-語意分析資料前處理.mp4
039_6.3-建立語意分析模型.mp4
040_6.4-訓練語意分析模型與分析效能.mp4
041_6.5.1-參考資料量的變化.mp4
042_6.5.2-演算法的特性比較.mp4
043_7.0-總結.mp4
影片介紹:




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