(0) 課程名稱 : Class 02 樸素貝式分類器，機率分配 & 最優化理論簡介
(1) 本次課程章節 :
Session 1: 樸素貝式分類器實驗 : 玩玩看簡易的機器學習
Session 2: 樸素貝式分類器推導 : 樸素貝式分類器推導，將延續上次課程所講授的最大似然法進行推導，解釋Session 1的運作原理，以及推廣到連續值的貝氏分類器
Session 3: 最優化理論 : 簡介最優化理論的基礎知識，為三月的梯度下降法多元回歸分析進行準備
(2) 課程簡介 :
本次課程將延續上次的機率理論，並介紹最簡易的機器學習演算法 - 樸素貝式分類器，從數值手算個案，到上機實驗操作，藉由理論與實驗的同步練習，達到訓練的目標。並且簡單介紹最優化理論，準備三月的多元回歸演算法。
歡迎完全沒有基礎的朋友一起來練功!不必擔心數學不好會聽不懂跟不上，我們會盡量用直觀的方式讓大家能兼具理論和實作的訓練。
(3) 講師簡介 :
楊明翰 (www.epics.at.tw ) 目前資訊科學系碩士班，默默耕耘於人工智慧領域。
(4) 目標對象：有聽過機器學習但想要入門的年輕夥伴。
(5) 課程時間：2019年 2月16日 週六 下午01:30～5:00
(6) 課程地點：TAF空總創新基地社會創新實驗中心： (台北市大安區仁愛路三段55號) A2教室。
(7) 人數限制：40人(多的可能需要站著)
(8) 參與費用：免費，因為資源有限(例如課程講義) , 如果缺席並未告知，將記名取消再次參與的資格，謝謝。
(9) 攜帶物品 : 筆記本、筆 (練習推導公式用) 、筆電、Python 開發環境 (實驗用)。
