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機器學習與物聯網資料分析
開課機構
國立臺灣科技大學
課程分類
應用科學
課程子類
物聯網
學習時數
每週1小時
上課語言
中文
字幕語言
繁體中文
修課費用
免費
鮑興國
鮑興國
國立臺灣科技大學
教授

學經歷:

美國紐約大學電腦科學博士

研究領域: 機器學習、資料分析、 資訊安全、電腦視覺

李育杰
李育杰
國立陽明交通大學
教授
學經歷:
1995-2001 威斯康辛大學麥迪遜分校計算科學博士學位
1990-1992 國立清華大學應用數學碩士
1986-1990 中國文化大學應用數學系學士

學術專長暨研究領域:
IG數據和數據科學
數據挖掘
機器學習
數值最佳化
行動調查
訊息安全

課程簡介

大數據資料時代來臨,物聯網的資料正是目前機器學習的主要發揮來源,第一周主要介紹機器學習的基本觀念,說明機器學習模型概念及範例,使實際的資料透過模型,能預測出與人類相匹敵的結果。
第二週主要介紹物聯網所分析的資料,為時間與空間上之序列性資料,預測股票?預測未來?有什麼是需要我們了解這種資料型態的觀念呢?
接著是學習更進階的模型,像是隱藏馬可夫模型及高斯過程,都非常適用於時序性的資料,
最後是分享一些生活上之實際案例,讓學習者更能體會機器學習與物聯網之間如何進行資料分析。

課程目標

完成課程為機器學習與務聯網分析奠定良好基礎

適用對象

有興趣的人皆可

課程特色

從簡單的機器學習演算法出發帶領對此課程有興趣的同學理解機器學習與物聯網的重要精神,除了簡單的課程我們更提供了進階版的課程,讓不滿足簡單課程的同學可以更上一層樓!

課程進度

第一周:機器學習基本介紹 
第二周:物聯網基本介紹 
第三周:機器學習演算法基本介紹 
第四周物聯網資料分析 
第五周:馬可夫模型 
第六周:隱馬可夫模型與總結

先備知識