廣宣學堂為您推出 機器學習學程 備有直播、無疫情地區限制
在深入機器學習的歷程中,常常會遇到數學上的問題,可能是學生時期早已忘記的數學工具,或是看起來要很久花時間研究的數學知識。很多學習者看到數學式子,就只能當作天書跳過去。但可惜的是,很多時候精髓是以數學來做精準的描述語言。欠缺數學技能,就很難直接領會,只能被動接受簡化、或是二手的資訊。
其實機器學習需要的基本數學不如想像中複雜,只需要一些小小複習、或提點,就能有基礎入門的能力,甚至後續有能力自修。其實,不是每個人都是數學家,但想深入機器學習的領域,一些基礎的數學知識會是很有幫助的。
本課程便是在這個需要中誕生,廣宣學堂邀請到同時精通機器學習、與數學基礎的高手,用扼要簡單的語言,試著帶您一起綜覽幾個機器學習重要的議題,並透過這個過程,將幾個關鍵領域,包括線性代數、機率統計、與多變量微積分的基礎觀念建立起來,六小時有效率的課程、節省耗時學習的時間,讓您對這些數學脈絡有所概念、打通任督二脈。
現場學習、馬上提問,疑惑馬上澄清。搞懂很多過去的迷惑、讓數學成為您比人更具競爭力的資產,練功一下、機會難得。
課程內容
2020/3/15 (日) 09:30AM-12:30PM;13:30-16:30PM (主辦單位將依照現場教學狀況作內容與時間動態調整,中午自行外出用餐)
數學基礎 : 需要高中以上的數學知識
1. 理解主成分分析(PCA) : 從線性代數看機器學習
向量與矩陣 / L1 L2 Norm 向量距離 / 特徵向量與特徵值 /主成分分析
2. 認識最大似然估計 (Maximum Likelihood) : 從機率統計看機器學習
小酌貝氏定理 / 標準分布的意義 / 蒙地卡羅方法: 認識隨機性的力量 / 最大似然估計的解釋
3. 解析反向傳播與自動微分 : 從多變量微積分看機器學習
單變數函數微分 / 偏微分與梯度的意涵 / 矩陣梯度 / 反向傳播與自動微分解析
4. 其他最佳化技巧與演算法
認識其他可能的流派與脈絡
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