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【課程名稱】 機器學習理論
好評再加開班!特別邀請AI人工智慧的大師親臨授課,絕對不容錯過~
【課程代碼】 06C052
【上課時間】 106/12/16、12/23,週六上課,09:30-16:30,共2次12小時。 
【課程目標】 1.本課程將由訣竅式搜索方法角度介紹機器學習的理論與基本概念。主要講解由督導式學習模型與非督導式學習模型為主要內容,進而延伸至半督導式學習理論與方法。
2.介紹學習演算法,如何有效尋找滿足學習目標的最佳解。
3.介紹類神經網路的學習方法,作為了解深度學習理論與方法之基礎。
【修課條件】 ※大專以上畢業
※具備電機、電子、資工、資管等相關背景者為佳
【課程大綱】 1.介紹搜索與學習的關係與相關議題,例如尋求最佳解時如何避免局部最佳化問題。
2.Supervised Learning(監督式學習):decision tree learning, neural network learning, support vector machine
3.Ensemble Learning(整體學習)
4.Bayesian Learning(貝葉斯學習)
5.Unsupervised Learning(非監督式學習):conceptual formation, COWEB, UNIMEM, K- means, Self-organized map
6.Reinforcement Learning(增強學習)
7.Semi-supervised Learning(半監督式學習)、Self-taught Learning(自我學習)
8.Transfer Learning(遷移學習)
9.Active Learning(主動學習)
【課程師資】 講師:蘇豐文
現任:國立清華大學資訊工程學系 教授
專長:知識表示法、專家系統、訣竅式搜尋、機器學習
【上課時數】 12 小時
【上課地點】 台北分部(台北市博愛路80號3樓)
【相關課程】 06C051 人工智慧之智慧型搜索法
06C053 深度學習概論(Deep learning)
【課程費用】 6600元 (超值優惠價格需送出報名表後,系統發出報名成功回函確認金額。)
【超值優惠】
  • VIP企業會員價:VIP企業會員可享優惠價格 (按我)
  • 會員優惠價: 會員於開課前七天完成報名繳費者可享會員優惠價 6000 元
  • 會員紅利折抵:本課程歡迎使用紅利折抵,最高可使用 100 點
【諮詢專線】 02-23113316分機2282 林小姐 hllin@tcfst.org.tw
【學員須知】 報名與繳退費方法常見問題與解決會員紅利積點活動辦法
【注意事項】
  1. 若遇不可預測之突發因素,基金會保有相關課程調整、取消及講師之變動權。
  2. 無紙化環境,輕鬆達到減碳救地球,即日起16小時以上課程結業證書改以電子方式提供。
  3. 使用VIP廠商優惠之學員,上課當日報到時須查核該公司識別證(相關證明資料)。
  4. 會員紅利折抵限以原價或會員優惠價再折抵,其他方案不適用。
  5. 課前請詳閱簡章之課程內容或利用課程諮詢電話。
  6. 課程嚴禁旁聽,亦不可攜眷參與。