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課程簡介
監督學習:分類和回歸
- 偏差-方差權衡
- 邏輯回歸作為分類器
- 測量分類器性能
- 支援向量機
- 神經網路
- 隨機森林
無監督學習:聚類、異常識別
- 主成分分析
- 自動編碼器
高級神經網路架構
- 用於圖像分析的捲積神經網路
- 用於時間結構化數據的遞歸神經網路
- 長短期記憶細胞
人工智慧可以解決的問題的實際例子,例如
- 圖像分析
- 預測複雜的財務序列,例如股票價格,
- 複雜模式識別
- 自然語言處理
- 推薦系統
用於人工智慧應用的軟體平臺:
- TensorFlow、Theano、Caffe 和 Keras
- 使用 Apache Spark 實現大規模 AI:Mlib
瞭解 AI 方法的局限性:失敗模式、成本和常見困難
- 過擬合
- 觀測數據的偏差
- 缺少數據
- 神經網路中毒
最低要求
參加本課程不需要任何特定要求。
28 時間: