菜单

新加坡国立大学
在线课程
人工智能与机器学习
在线课程
人工智能与机器学习
在线课程导言

本课程介绍人工智能(AI)和机器学习(ML)的最新技术。课程结束后,学生将掌握人工智能的基础知识,包括各种类型的机器学习算法。学生还将获得在以物联网为例的实际数据上应用人工智能和机器学习的技能和实践经验。

课程优势

课程结束后,每位学生均可获得结业证书和教授签发的学员推荐证明信。此外,结业汇报中的优胜小组还将获得优秀学员证明。

主办院校简介

新加坡国立大学(NUS),始创于1905年,是历史悠久的世界级名牌大学。NUS正致力于发展成为蜚声海内外的综合性教学和研究机构。NUS的教学和研究以具创业精神和环球视野为特征,为迈向环球知识型经济体注入活力。QS 2020年全球大学排名:世界第11,亚洲第1;2020泰晤士高等教育世界大学排名:第25;U.S. News世界大学排名:第34。

课程导师

Dr. Mehul Motani

新加坡国立大学,工学院,电子与计算机工程系 副教授

Motani博士毕业于康奈尔大学,目前是新加坡国立大学(NUS)电子和计算机工程系的副教授,也是美国普林斯顿大学的访问研究合作者。他是新加坡国立大学数据科学研究所、新加坡国立大学健康研究所和新加坡国立大学智能系统研究所的成员。此前,他也是新加坡信息通信研究所的一名研究科学家,工作了三年,并在纽约州锡拉丘兹的洛克希德·马丁公司担任了四年多的系统工程师。他的研究兴趣包括信息论和编码、机器学习、生物医学信息学、无线和传感器网络以及物联网。

Motani博士曾获新加坡国立大学年度教学优秀奖、新加坡国立大学工学院创新教学奖、新加坡国立大学工学院授勋名单奖。他是IEEE会员,并担任IEEE信息理论协会理事会秘书。

日程表(以一周为例)
 
时间
内容
第一周
周日 14:00-17:00
项目导览&欢迎致辞
在线课程:人工智能与大数据
发布小组结业题目
发布个人课程作业1
第二周
周四 20:00-21:00
周日 14:00-17:00
作业辅导
在线课程:机器学习概览
第三周
周四 20:00-21:00
周日 14:00-17:00
作业辅导
在线课程:机器学习算法
发布个人课程作业2
第四周
周四 20:00-21:00
周日 14:00-17:00
作业辅导
在线课程:神经网络和深度学习
第五周
周四 20:00-21:00
周日 14:00-17:00
作业辅导
在线课程:推进技术创新
期中测验
第六周
周四 20:00-21:00
周日 14:00-17:00
作业辅导
实用机器学习案例作业
小组结业汇报展示
项目结业致辞
最终成绩组成

个人作业1占比15%

个人作业2占比15%

期中测验占比30%

结业汇报占比40%

参考文献

An Introduction to Statistical Learning: (2013) (Springer Series in Statistics), by G. James, D. Witten, T. Hastie and R. Tibshirani.

The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (Springer Series in Statistics) (2001 & 2009), by T. Hastie, R. Tibshirani, J. H. Friedman.

Python Machine Learning, 2nd edition, by Sebastian Raschka and Vahid Mirjalili, Packt Publishing Ltd, 2017.

Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms, by Shai Shalev- Shwartz and Shai Ben-David, Cambridge University Press, 2014.