(0) 課程名稱 : 2021 Class 03多元線性回歸、梯度下降演算法(GD)之原理與實務
(1) 本次課程章節 :
Session 1 : 隨堂複習微分數學基礎
Session 2: 梯度下降法(Gradient Descent)的原理介紹與實作
Session 3 多元線性回歸實驗 : 玩玩看多元線性回歸，了解機器學習演算法如何應用梯度下降演算法進行最佳化。
(2) 課程簡介 :
本次課程將延續兩堂課程的背景，繼續介紹多元線性回歸與梯度下降演算法。除此之外，理解梯度下降法和相關的優化方法對於接下來的類神經網路課程，有相當的重要性!
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，特別是想要進入機器學習領域但看到數學公式會害怕的朋友，絕對不能錯過這場歐!
(3) 講師簡介 : 蔡尚宏 (業師)
(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：2021年 4月24日 週六 下午01:30～4:30
(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) 一樓107教室。
(7) 人數限制：40人(多的可能需要站著)
(8) 參與費用與課程規範：免費，因為資源有限(例如課程講義以及名額) , 如缺席或無故早退並未事先告知，將記名取消再次參與的資格，本課程沒有學校學分，互相學習以及對自己學習負責即可。
(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)。
(10) 因應武漢肺炎疫情，避免群聚感染與善盡社會責任，入場應攜帶口罩。
(11) 誌謝：在此特別感謝-社會創新實驗中心(行政院新創基地 )提供支持，有興趣的朋友可以
幫忙他們點個讚，回饋一下https://www.facebook.com/SocialInnovationLabTW/ ，讓台灣新創資源能夠永續發展。
