課程名稱 |
(中文) 機器學習 (英文) Machine Learning |
開課單位 | 資訊工程研究所 | ||
課程代碼 | I5790 | ||||
授課教師 | 鄭福炯 | ||||
學分數 | 3.0 | 必/選修 | 選修 | 開課年級 | 研究所 |
先修科目或先備能力:程式語言、資料結構、資料庫系統 | |||||
課程概述與目標:課程概述:講授機器學習之原理與其相關應用,包括資料收集、資料呈現、資料分析、貝式決策法則、圖形辨識、電腦視覺與資料採礦、機器學習與深度學習的原理與應用。 課程目標: 1. 學生能資料收集,運用數據分析的理論方法 2. 學生能了解機器學習的原理與應用 3. 學生能了解深度學習的原理與應用 | |||||
教科書 | Learning from Data: A Short Course Y. Abu-Mostafa (Caltech), M. Magdon-Ismail (RPI), H.-T. Lin (NTU) |
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參考教材 | 1. Miroslav Kubat, An Introduction to Machine Learning, Springer, 2017 2. José Unpingco, Python for Probability, Statistics, and Machine Learning, Springer, 2016 |
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圖書館電子書 | 1. https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-319-63913-0 2. https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-319-30717-6 |
課程大綱 | 學生學習目標 | 單元學習活動 | 學習成效評量 | 備註 | ||
週 | 單元主題 | 內容綱要 | ||||
1 | 簡介 | 1. 何謂機器學習 2. 機器學習之分類 3. 機器學習之應用 |
認識本課程將討論之各項主題,並簡要的複習相關數學 |
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2 | 建立資料收集、呈現、分析環境 | 1. 安裝資料分析Tableau desktop工具. 2. Tableau 功能介紹 |
1. 培養學生能夠安裝與使用Tableau工具的能力 |
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3 | 資料蒐集 | 1. Excel 資料蒐集 2. Tabluau 資料蒐集 |
1. 了解資料收集的方法 2. 培養資料蒐集的能力 |
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4 | 資料收集、資料呈現、資料分析 | 1. 資料的蒐集與資料的預處理 2. 利用工具呈現資料 3. 建置資料儀表板 |
1. 具有資料的蒐集的能力 2. 具有資料的預處理的能力 3. 具有資料的呈現的能力 4. 具有建置資料儀表板的能力 |
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5 | 建立機器學習環境 | 1. 安裝Anaconda 2. 建立Anaconda虛擬環境 3. 安裝TensorFlow、Keras |
1. 培養學生能夠安裝與使用機器學習環境工具的能力 |
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6 | 監督式學習 – 迴歸與分類 | 1. 線性與非線性迴歸監督式學習 | 1. 理解線性與非線性迴歸監督式學習 2. 具有實作監督式學習的能力 |
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7 | 神經網路與深度學習方法 | 1. 介紹機器學習 vs. 深度學習 2. 介紹神經元(Neuron)感知器(Perceptron)類神經網路(Neural Network)激勵函數(Activation Function) |
1. 了解機器學習與深度學習的差異 2. 了解深度學習神經網路的基本知識 |
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8 | Midterm | None | None |
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9 | 深度學習模型 | 1. 多層感知器(Multilayer Perceptron, MLP) 2. 利用Snap4Python實作出第一個神經網路 |
1. 理解多層感知器深度學習模型 2. 培養實作出神經網路模型的能力 |
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10 | Version Space | 1. Inductive Learning 2. Hypothesis Space 3. Inductive Learning 4. Find-S Algorithm 5. Version Space --- Candidate Elimination Algorithm 6. Induction Bias |
Introduce the concept learning based on symbolic or logical representations. It also discusses the general-to-specific ordering over hypotheses, and the need for inductive bias in learning. |
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11 | Decision Tree Learning | 1. Concept Learning System (CLS) 2. IDS 3. C4.5 4. Occam's razor |
The concept of decision tree learning and the problem of overfitting the training data. It also examines Occam's razor---- a principle recommending the shortest hypothesis among those consistent with the data. |
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12 | Adaboost | 1. Weak Learner 2. The Adaboost algorithm 3. How and Why Adaboost works |
Theorectically understand the Adaboost learning agorithm |
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13 | Adaboost | 1. AdaBoost for Face Detection 2. Attentional Cascade 3. ROC curve |
Introduce application and implementation of Adaboost algorithm |
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14 | Bayesing Learning | 1. Review Probability 2. Bayes Theorem 3. Bayes Theorem & Concept Learning 4. Maximum Likelihood & Least-Squared Hypotheses 5. ML Hypothesis for Predicting Probability |
Understand Bayes theorem & apply it for concept learning |
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15 | Bayesing Learning | 1. Minimum Description Length Principle 2. Bayes Optimal Classifier 3. Gibbs Algorithm 4. Naïve Bayes classifier 5. Bayesian Belief Networks |
Understand Bayes theorem & apply it for concept learning |
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16 | EM Algorithm | 1. Maximum Likelihood Estimator (MLE) 2. The problems tackled by EM algorithm |
1. Introduce MLE in statistics 2. Introduce the applications of EM algorithm, including missing attributes, mixing attribute & mixtures |
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17 | EM Algorithm | 1. Main body of EM algorithm 2. Mixture Model 3. EM-Algorithm on GMM |
1. Understand EM-algorithm in detail 2. Implememt GMM |
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18 | Final exam | None | None |
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教學要點概述: |
核心能力 | 期末考 | 期中考 | 作業 | ||
核心能力一 | 具備運用數學、科學及資訊工程相關知識的能力。 | 3/10 | 3 | 3 | 3 |
核心能力二 | 具備解決問題之分析、規劃、設計與執行的能力。 | 3/10 | 3 | 3 | 3 |
核心能力三 | 具備資訊系統整合與工程實作流程規劃的能力。 | 2/10 | 2 | 2 | 2 |
核心能力五 | 具備持續自主學習以因應資訊產業發展趨勢的能力。 | 2/10 | 2 | 2 | 2 |