教學大綱與進度
課程基本資料:
學年期
課號
課程名稱
階段
學分
時數
修
教師
班級
人
撤
備註
111-1
306218
人工智慧與機器學習
1
3.0
3
★
姚立德
電機所
電資外生所
人工智慧學位學程
41
3
◎電機所、電資外生班和人工學程合開
教學大綱與進度:
教師姓名
姚立德
Email
ltyao@ntut.edu.tw
最後更新時間
2022-06-06 22:30:15
課程大綱
1. Introduction 2. Supervised Learning 3. Bayesian Decision Theory 4. Parametric Methods 5. Multivariate Methods 6. Dimensionality Reduction 7. Clustering 8. Decision Trees 9. Linear Discrimination 10. Kernel Machine
課程進度
1. Introduction (W1) 2. Supervised Learning (W2) 3. Bayesian Decision Theory (W3) 4. Parametric Methods (W4) 5. Multivariate Methods (W5-6) 6. Dimensionality Reduction (W7-8) 7. Clustering (W9-10) 8. Decision Trees (W11-12) 9. Linear Discrimination (W13-14) 10. Kernel Machine (W15-16)
評量方式與標準
1st exam.: 30% 2nd exam.: 30% 3rd exam.: 35% Participation: 5%
使用教材、參考書目或其他
【遵守智慧財產權觀念,請使用正版教科書,不得使用非法影印教科書】
使用外文原文書:是
Text Book: Introduction to Machine Learning (4th ed.), MIT Press, 2020. Authour: Ethem Alpaydin
課程諮詢管道
Office Hours
備註
Use MS Teams for online lectures if necessary due to pandemics.