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本課程特別邀請到臺大資工系林守德教授,利用六小時的課程簡介人工智慧的歷史演進以及其與機器學習的關聯,同時也會介紹在實務上如何訓練好的機器學習模型,及如何應用相關技術建立智慧推薦系統。
本課程由四個部分組成:
1. 人工智慧的演進:人工智慧的歷史脈絡演進,主要的方法與應用。
2. 機器學習簡介:從「廣義」的面相探討機器學習可以達成的目標,並討論建構出一個完善的機器學習系統的要素。
3. 推薦系統的分類與原理:介紹推薦系統的主要分類及背後原理,包括基於內容推薦、協同過濾、關聯性規則推薦、組合推薦等。
4. 協同過濾推薦方法:介紹目前效能最佳的推薦系統:基於矩陣分解的推薦方法與進階應用。
本課程特別邀請到臺大資工系林守德教授,利用六小時的課程簡介人工智慧的歷史演進以及其與機器學習的關聯,同時也會介紹在實務上如何訓練好的機器學習模型,及如何應用相關技術建立智慧推薦系統。
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1. 人工智慧的演進:人工智慧的歷史脈絡演進,主要的方法與應用。
2. 機器學習簡介:從「廣義」的面相探討機器學習可以達成的目標,並討論建構出一個完善的機器學習系統的要素。
3. 推薦系統的分類與原理:介紹推薦系統的主要分類及背後原理,包括基於內容推薦、協同過濾、關聯性規則推薦、組合推薦等。
4. 協同過濾推薦方法:介紹目前效能最佳的推薦系統:基於矩陣分解的推薦方法與進階應用。
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