NTUMOOC X Coursera「人工智慧 (下) : 機器學習與理論基礎」上線

「人工智慧(上) ：搜尋方法與邏輯推論」自 2015 年上線以來，累計修課人數逾萬人，課程不但佳評如潮，更有許多修課者表示：十分期待于天立老師及 NTUMOOC 團隊能再製作下集。如今，睽違三年，眾所矚目的人工智慧系列課程「人工智慧(下) ：機器學習與理論基礎」終於上線啦！

本課程延續第一門課「人工智慧(上) ：搜尋方法與邏輯推論」的內容，並將重點擺在和人工智慧密不可分的「機器學習」。課程內容包含了機器學習基礎理論 (1990 年代發展的VC理論)、分類器(決策樹及支援向量機)、神經網路(深度學習)及增強式學習 (深度增強式學習)。本課從基礎理論開始，簡介各機器學習主流技法以及從 淺層學習架構到深度架構的轉換，歡迎有興趣的朋友一起來線上修課，共同探索「人工智慧」與「機器學習」的領域吧！

課程目標：

1. 認識與人工智慧相關的機器學習技術基礎概念

2. 理解機器學習基礎理論、分類器、神經網路與增強式學習

3. 應用課程講述內容解決問題

修課前的先備知識：

計算機概論 (必需)、資料結構與演算法 (建議但非必需)

「人工智慧(上) ：搜尋方法與邏輯推論」課程連結：https://www.coursera.org/learn/rengong-zhineng

「人工智慧(下) ：機器學習與理論基礎」課程連結：https://www.coursera.org/learn/ai2

課程簡介影片：https://www.youtube.com/watch?v=BJNbRnVQoNw&t=8s

更多資訊：NTUTI - 臺大創新教學組（MOOCs/翻轉教育）