Machine Learning 機器學習課程

日期: 2017/2/12 (日)    

地點: 中央研究院人文社會科學館 國際會議廳

活動簡介

Machine Learning 機器學習課程

近年來,從機器學習、深度學習到人工智慧,都是透過分析這些巨量的資料,從中萃取出有價值的訊息,進而讓「電腦」對各種狀況作出正確判斷,甚至對一些未來的狀況做出預測。這些技術的高度發展,也帶動了各式各樣的創新應用。從 IBM 的 Watson 在 Jeopardy 搶答賽贏過參賽者、Google Deep Mind 的 AlphaGo 以四勝一負戰勝南韓九段天才棋王李世乭、Amazon 的 Echo 到工業 4.0、智慧城市等等。這些改變,已徹底改變了人類思考、學習與生活方式。

本課程將介紹機器學習的基礎與原理,也將涵蓋各式機器學習演算法的核心技術:數值最佳化方法,同時也提供各種評估指標,以利在演算法中的參數挑選與不同演算法之間的比較。Washington University Prof. Pedro Domingos (The Master Algorithm, 大演算一書的作者),曾將機器學習分成三個主要部分:表現 (Representation)、最佳化 (Optimization)、評估 (Evaluation)。與本課程的安排相符。

本課程由五個部分組成:

  1. 機器學習簡介
    何謂監督式學習、非監督式學習與相關應用。

  2. 三個入門的監督式學習演算法
    本階段將介紹三個入門的監督式學習演算法,包含 k-Nearest Neighbors 最近鄰居演算法、Naïve Bayes 分類演算法與 Perception Algorithm 感知分類演算法,此為深度學習中,最基本的單位希望透過這三個入門的演算法,提供學員對機器學習的基本觀念與直覺。

  3. 數值最佳化的入門簡介
    幾乎所有機器學習演算法都可以寫成一道最佳化問題。傳統的數值最佳化的演算法,可處理中、小型的問題。而處理巨量資料的機器學習,則得靠隨機最佳化的技術。我們將僅利用微積分為背景知識,來介紹基本的概念。

  4. 支撐向量機 (Support Vector Machines)
    在深度學習成功前,最受歡迎也是相當成功的學習演算法。我們會從幾何的直覺上介紹這個方法,也會將其與 Perception Algorithm 連結,進而引入核函數的技巧 Kernel Trick,建構非線性的支撐向量機。

  5. 學習演算法的效能評估
    我們將介紹監督式學習的客觀效能評估方式,包括常用的 Cross validation、ROC、AUC 與混淆矩陣及 F-measure 等。這些評估指標,也提供了機器學習演算法參數選擇的依據。

議程

9:00 - 9:30

報到

9:30 - 10:30

機器學習簡介

10:30 - 10:50

茶點時間

10:50 - 12:30

三個入門的監督式學習演算法
數值最佳化的入門簡介

12:30 - 13:20

午餐

13:20 - 15:00

支撐向量機 (Support Vector Machines)

15:00 - 15:20

茶點時間

15:20 - 17:00

學習演算法的效能評估

講者簡介

李育杰 (Yuh-Jye Lee)

國立交通大學應用數學系 / 教授

李育杰博士於 2001 年在威斯康辛大學麥迪遜分校取得電腦科學博士後,即返台服務。先後任教於中正大學與台灣科技大學資訊工程系。自 2016 年二月轉任教於國立交通大學應用數學系與數據科學與工程研究所。他的研究專長在於數值最佳化、機器學習、異常偵測、資料科學。除了致力於開發具處理大量資料的機器學習演算法外,他也將機器學習運用於真實世界的問題之中,包括:UW-Hospital 乳癌診療分析、德意志銀行貸款預測模型、惡意網址的過濾偵測、飛機引擎診斷技術、網路電商平台的詐欺商品過濾系統開發與 IoT 資料分析模型。李博士目前也參與台灣大學智慧聯網創新研究中 (NTU-IOX) 的大型研究計畫、交通大學工業 4.0 的深耕計畫及中研院資訊創新研究中心的資訊安全相關計畫。

報名須知

  • 學員基本要求
    • 本課程著重介紹機器學習的基本概念。
    • 不要求任何程式語言,但須具備微積分、線性代數與機率的入門基本知識。
    • 本課程為有志從事資料科學、人工智慧相關工作的學員,提供重要的基礎知識。對機器學習相關技術 (當然,包含深度學習) 的使用者,能有很大幫助。

  • 退票須知
    • 本活動委由 KKTIX 代為處理退票退款事宜。
    • 退票時將酌收 10% 手續費、且活動前十天內(不含活動日)不予退票。
    • 詳情請見 KKTIX 代理退換票辦法

報名活動

已開放報名!

  • 日期 2017/2/12 (日)
  • 地點 中央研究院人文社會科學館 國際會議廳
  • 票價 $1980

交通資訊

  • 公車
    • 請搭臺北市公車 205、212(直行/區間)、270、276、306(直行/區間)、620、645(直行/副線) 任何一班至中研院站 (前一站為中研新村站)。

  • 捷運
    • 請搭捷運板南線至南港站一號出口換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研院站。
    • 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (2號出口) ,走至南港國小對面換乘公車 205、276、306(直行/區間) 或 645(直行/副線) 至中研院站。

  • 火車
    • 請搭火車至南港火車站換乘公車 212(直行/區間)、270 或藍 25 至中研院站。

  • 自行開車
    • 請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。
    • 開車請由正門進入院區。
    • 車輛可停人文社會科學館 B2 停車場 (空間可停 100 輛),或停放在中研院區內平面停車格。
    • 週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。
    • 週末中研院內免費停車。

 

中央研究院位置圖


人文社會科學館位置圖