清華大學 / 教學發展中心 / 開放式課程 / English Version
  • 工程學群

    深度學習:吳尚鴻

  • 授課老師
  • 課程大綱
  • 課程內容
  • 第1講 Introduction/Scientific Python 101

  • 第2講 Linear Algebra/Data Exploration & PCA

  • 第3講 Probability & Information Theory/Decision Trees & Random Forest

  • 第4講 Numerical Optimization/ Perceptron & Adaline /Regression

  • 第5講 Learning Theory & Regularization /Regularization

  • 第6講 Probabilistic Models/Logistic Regression & Metrics

  • 第7講 Non-Parametric Methods & SVMs/SVMs & Scikit-Learn Pipelines

  • 第8講 Cross Validation & Ensembling/CV & Ensembling

  • 第9講 Large-Scale Machine Learning

  • 第10講 Neural Networks: Design/ TensorFlow101 & Word2Vec

  • 第11講 Neural Networks: Optimization & Regularization

  • 第12講 Convolutional Neural Networks/Nuts and Bolts of Convolutional Neural Networks/Visualization and Style Transfer

  • 第13講 Recurrent Neural Networks/Seq2Seq Learning for Machine Translation

  • 第14講 Unsupervised Learning/Autoencoders/GANs

  • 第15講 Semisupervised/Transfer Learning and the Future

  • 第16講 Reinforcement Learning/Q-learning

  • 第17講 Deep Reinforcement Learning/ DQN & Policy Network