課程時段

課程名稱 / 大綱

課程內容介紹

10:10-12:10

綜觀人工智慧

在AlphaGo打敗人類棋王之後，人工智慧頓時成為膾炙人口的19年開始至今是如何演進？它能夠做到什麼，不能做到什麼 ？人工智慧跟近年來最紅的巨量資料、機器學習等領域的關係為何？

13:00-15:00

你所不知道的機器學習

很多人以為機器學習就是能夠從大量的「訓練資料」訓練出一個預測(classification)，或是對於資料做出clustering）。然而，分類與分群只是機器學習的

15:30-17:30

推薦系統：人工智慧與機器學習最廣泛的應用

在21世紀，推薦系統相關的應用已經是無所不在。從網路購物如A，到串流娛樂服務如Netflix, KKBOX，甚至配對引擎如Matchmaker, 104等，背後都依賴著一套高精確度的推薦系統。在本課程中，講者將會介紹推薦系統的原理，不同方式的推薦機制以及協同過濾推薦的技巧。