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機器學習
Machine Learning
李宏毅   109下
課程概述
有關本課程相關規定請見以下投影片及錄影

please find all the policies and rules of this course below.

chinese version:
slides: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/introduction-2021-v6-chinese.pdf
video: https://youtu.be/ihk7z51zolw

english version
slides: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/introduction-2021-v6-english.pdf
video: https://youtu.be/5piiallmq6k
課程目標
對於機器學習完全沒有任何基礎的同學，這門課將帶領你全面地了解今日機器學習技術的全貌，並具備實作這些技術的基本能力；此外這門課會介紹最前沿的技術，因此對於機器學習的概念已經有一定程度了解的同學也可以從這門課瞭解目前技術的進展。

這門課在內容上會和林軒田老師的「機器學習基石」與「機器學習技法」有很大的區隔，就算是上過林軒田老師的課程再修這門課也可以有很大的收穫，也可以先上過這門課再修林軒田老師的課程更深入學習機器相關理論。

在作業方面，所有的作業都以實作為主，所有的作業都有助教的範例程式，修改範例程式就可以得到基本的分數，但也會設計比較具有挑戰性的任務讓有興趣更深入研究的同學們來挑戰。在此要提醒一下，這門課並不是一門輕鬆的課程，這門課至少有十五個作業，也就是說幾乎每週都有作業。
課程要求
本課程僅要求學生具備基本的程式能力和數學能力，理工科系大二以上的學生應該就有辦法修習。

修課學生基本能力要求：
-- 修課學生需要具備基本的程式能力，必須要能夠使用 python這種語言撰寫程式
-- 修課學生需要具備基本的數學能力，最好有修習過線性代數 (至少知道甚麼是向量、甚麼是矩陣)、機率 (至少要知道甚麼是期望值)、微積分 (至少要知道微分是甚麼)
指定閱讀
待補
參考書目
待補
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