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商品編號：	DTW1171

商品名稱：	臺灣全民學習平台機器學習理論與基礎講師:江振國影音教學中文發音繁體中文版(DVD版)

商品分類：	臺灣全民學習平台

語系版本：	中文發音繁體中文版

官方網站：	https://xyzcd.ai

運行平台：	官方原版畫質MP4檔,沒有任何平台限制,終身使用

更新日期：	2023-12-10

光碟片數：	1片DVD光碟

銷售價格：	$150元

熱門標籤：	臺灣全民學習平台機器學習理論與基礎

臺灣全民學習平台機器學習理論與基礎講師:江振國影音教學中文發音繁體中文版(DVD版)

內容說明:

機器學習是近年來人工智慧領域非常重要的方法，在影像辨識、語音處理、文字辨識等領域皆有卓越的成效。
本課程將從機器學習的二元分類、線性迴歸出發，從方法的源頭入門，探究機器學習方法的意涵、概念與相互關係，從而能夠引導至更高階的機器學習方法。

課程目標
1.瞭解機器學習的理論與基礎，從二元分類與線性模型出發，瞭解模型的概念與學習的過程。
2. 熟悉機器學習模型訓練的方法，以及過度擬合問題的解決方式。
3. 比較邏輯回歸與梯度下降方法的概念，作為基礎方法的改進，並引導深度學習模型的概念意涵。

授課教師
江振國老師教師簡介：學歷：國立清華大學資訊工程博士專長：電腦視覺、機器學習、多媒體處理分析Chen-Kuo Chiang is an assistant professor at the Department of Computer Science and Information Engineering, National Chung Cheng University University, Taiwan. He received his Ph.D degree in computer science department at National Tsing Hua University, Hsinchu, Taiwan. He was a software engineer at Institute of Information Industry. His research interests include computer vision, machine learning, pattern recognition and image processing.

課程內容:

00_教材
001_第1單元_教材_更正版.pdf
002_第2單元_教材.pdf
003_第3單元_教材.pdf
004_3.7-3.8_教材.pdf

01_線性迴歸問題、線性迴歸演算法、線性分類 vs線性迴歸 09月 23日 - 09月 29日
001_1.1 線性迴歸問題.mp4
002_1.2 線性迴歸演算法.mp4
003_1.3 線性迴歸vs.線性分類.mp4

02_線性迴歸與非線性轉換、非線性轉換步驟、非線性轉換的成本 09月 30日 - 10月 6日
004_1.4 線性迴歸與非線性轉換.mp4
005_1.5 非線性轉換步驟.mp4
006_1.6 非線性轉換的成本.mp4

03_結構化假設集、過度擬合問題的危害、過度擬合問題的案例分析 10月 7日 - 10月 13日
007_1.7 結構化假設集.mp4
008_2.1 過度擬合問題的危害.mp4
009_2.2 過度擬合問題的案例分析.mp4

04_影響過度擬合問題的因素、處理過度擬合問題的方法 10月 14日 - 10月 20日
010_2.3 影響過度擬合問題的因素.mp4
011_2.4 處理過度擬合問題的方法.mp4

05_模型訓練的交叉驗證、K-fold Cross Validation交叉驗證 10月 21日 - 10月 27日
012_2.5 模型訓練的交叉驗證.mp4
013_2.6 K-fold Cross Validation交叉驗證.mp4

06_迴歸模型的正規化、正規化迴歸問題的矩陣形式 10月 28日 - 11月 3日
014_2.7 迴歸模型的正規化.mp4
015_2.8 正規化迴歸問題的矩陣形式.mp4

07_邏輯迴歸問題、邏輯迴歸的損失函數 11月 4日 - 11月 10日
016_3-1 邏輯迴歸問題.mp4
017_3.2 邏輯迴歸的損失函數.mp4

08_邏輯回歸損失函數的梯度、梯度下降法解邏輯回歸模型 11月 11日 - 11月 17日
018_3.3 邏輯迴歸損失函數的梯度.mp4
019_3.4 以梯度下降法解邏輯迴歸模型.mp4

09_二元分類的線性模型、隨機梯度下降 11月 18日 - 11月 24日
020_3.5 二元分類的線性模型.mp4
021_3.6 隨機梯度下降.mp4
022_3.7 通過邏輯迴歸解多類別分類問題.mp4
023_3.8 通過二元分類解多類別分類問題.mp4

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