この参照は示されたカタログの記述です。最新の提供状況や入学条件については機関に確認してください。
説明
機械学習 基本的な機械学習技法と、これらの技法を用いて小規模な実用学習システムを設計・実装することへの重点。話題には探索としての学習、帰納的バイアス、概念学習、計算学習、説明基盤学習、強化学習が含まれる。講義・セミナー、週3時間。前提科目：COSC 3P71（最低60パーセント）。注意：本科目は複数の提供方式で開講される場合がある。提供方式は該当学期の学事時刻表に記載される。
前提条件
- 前提科目：COSC 3P71（最低60パーセント）。
条件および詳細
- 前提科目：COSC 3P71（最低60パーセント）。
- 注：本コースは複数の提供形態で開講される場合があります。提供方法は該当学期の学事日程表に記載されます。
原語による参照テキスト
Machine Learning Fundamental machine learning techniques with emphasis on using these techniques to design and implement small practical learning systems. Topics include learning as a search, inductive bias, concept learning, computational learning, explanation-based learning and reinforcement learning. Lectures, seminar, 3 hours per week. Prerequisite(s): COSC 3P71 (minimum 60 percent). Note: this course may be offered in multiple modes of delivery. The method of delivery will be listed on the academic timetable, in the applicable term.
- Prerequisite(s): COSC 3P71 (minimum 60 percent).
- Note: this course may be offered in multiple modes of delivery. The method of delivery will be listed on the academic timetable, in the applicable term.
出典と参照
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出典の参照 : https://brocku.ca/webcal/2024/undergrad/cosc.html