Перераховані навчальні одиниці належать до курсу Computational Learning Theory and Beyond. Бажаєте отримати доступ до всього вмісту курсу?
Week 1
Welcome to the Course
Текст
Pre-Course Survey
Опитування
1.1 Binary Classification
Відео
1.1 Binary Classification
Самоперевірка
Excursus 1: Feature Extraction with Neural Networks
Відео
1.2 Training Sequences
Відео
1.2 Training Sequences
Самоперевірка
Excursus 2: Theory of Evolutionary Algorithms
Відео
1.3 Hypothesis Space
Відео
1.3 Hypothesis Space
Самоперевірка
Excursus 3: Fair Clustering
Відео
1.4 Informants and Successful Learning
Відео
1.4 Informants and Succesful Learning
Самоперевірка
Excursus 4: Game Theory, Segregation and Potential Functions
Відео
2.1 Learnability of Hypothesis Spaces
Відео
2.1 Learnability of Hypothesis Spaces
Самоперевірка
Excursus 5: Submodular Maximisation
Відео
Learning Material
Текст
Homework Week 1
Оцінюваний тест
Week 2
Welcome to Week 2
Текст
2.2 LOCK Property and Storing Points
Відео
2.2 LOCK Property and Storing Points
Самоперевірка
Excursus 6: Learning from Positive Data - Overview
Відео
2.3 An Iterative Learner for the Set of Halfspaces
Відео
2.3 An Iterative Learner for the Set of Halfspaces
Самоперевірка
Excursus 7: Learning from Positive Data - Additional Requirements
Відео
2.4 Learning Success on the Set of Halfspaces
Відео
2.4 Learning Success on the Set of Halfspaces
Самоперевірка
Excursus 8: Embeddings
Відео
2.5 Minibatch versus Batch Learners
Відео
2.5 Minibatch versus Batch-Learners
Самоперевірка
Excursus 9: Stable Matchings
Відео
3.1 Consistency
Відео
3.1 Consistency
Самоперевірка
Excursus 10: Boolean Satisfiability (SAT)
Відео
Learning Material
Текст
Homework Week 2
Оцінюваний тест
Excursus 11: Inductive Inference
Відео