- Trường: Stanford University (Hoa Kỳ).
- Giáo sư hướng dẫn: Andrew Ng.
- Mục đích khóa học: Tìm hiểu về các kỹ thuật học tập trên máy tính hiệu quả nhất.
- Đăng ký: Ngày 22-4-2013.
- Khối lượng công việc: 5-7 giờ/tuần (học trong 10 tuần).
Giới thiệu khóa học
Khóa học này giới thiệu rộng rãi việc học tập trên máy tính, datamining, và nhận dạng mẫu thống kê. Các chủ đề bao gồm: (i) Giám sát học tập (tham số/không tham số thuật toán, máy véctơ hỗ trợ, hạt nhân, mạng nơron). (ii) Không giám sát học tập (clustering, chiều giảm, recommender hệ thống, học tập sâu). (iii) Thực hành tốt nhất trên máy (lý thuyết đúng, quá trình đổi mới trong học máy và AI). Khóa học cũng sẽ rút ra từ các nghiên cứu vô số trường hợp ứng dụng, do đó bạn cũng sẽ tìm hiểu làm thế nào để áp dụng các thuật toán học để xây dựng các robot thông minh (nhận thức, kiểm soát), sự hiểu biết văn bản (web tìm kiếm, anti-spam), âm thanh, khai thác cơ sở dữ liệu…
Lớp học sẽ bao gồm các video bài giảng, được chia thành nhiều phần nhỏ, thường kéo dài từ 8-12 phút. Một số video có thể chứa đựng những câu đố tích hợp. Cũng sẽ có các câu đố độc lập.
Khóa học bao gồm các bài tập lập trình và một số nền tảng lập trình sẽ rất hữu ích. Sinh viên hoàn tất lớp học sẽ được nhận một giấy xác nhận có chữ ký của người hướng dẫn.
Xem chi tiết và đăng ký học tại: https://www.coursera.org/course/ml.
Giới thiệu về Giáo sư hướng dẫn
- GS Andrew Ng – Giám đốc Phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo của Đại học Stanford.
Tại ĐH Stanford, ông dạy Machine Learning, với 350 sinh viên. Nghiên cứu của ông chủ yếu là học tập trên máy tính, trí tuệ nhân tạo và robot, và hầu hết các trường đại học làm robot nghiên cứu bằng cách sử dụng một phần mềm nền tảng (ROS) từ nhóm của ông.
Trong năm 2008, ông tham gia chương trình dạy trực tuyến, cùng nỗ lực với ĐH Stanford trong chương trình giáo dục miễn phí khắp nơi trên thế giới. Kể từ đó, hơn 200.000 người đã xem bài giảng học trên máy tính của ông trên YouTube, và hơn 1.000.000 người đã xem video của các lớp học.
Ng là tác giả hoặc đồng tác giả của hơn 100 bài báo đăng về việc học trên máy, robot và thị giác máy tính. Trong năm 2008, Ng có danh sách trong TR35 của Technology Review “35 nhân vật đổi mới đáng chú ý dưới 35 tuổi”. Trong năm 2009, Ng cũng đã nhận được giải thưởng máy tính IJC.
