2021版李宏毅机器学习，已更新完毕
AI算法与图像处理
共 2435字，需浏览 5分钟
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2021-06-19 17:41
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简介
李宏毅老师，是宝岛台湾大学电机工程系教授，他分别于2010年和2012年获得硕士和博士学位，主要研究机器学习尤其是深度学习、语言理解和语音识别。李宏毅老师的机器学习课程可以说是最具代表性的中文公开课之一，已经成为大量国内初学者的首选。
2021年的机器学习课程已经全部更新完毕，全程中文讲解，覆盖的内容也非常丰富，视频均长约40分钟。
课程目录
预测本频道观看人数(上)-机器学习基本概念简介 预测本频道观看人数(下)-深度学习基本概念简介 机器学习任务攻略 类神经网络训练不起来怎么办(一)：局部最小值( local minima)与鞍点(saddle point)类神经网络训练不起来怎么办(二)：批次( batch)与动量(momentum)类神经网络训练不起来怎么办(三)：自动调整学习率( learning rate)类神经网络训练不起来怎么办(四)：损失函数( loss)也可能有影响类神经网络训练不起来怎么办(五)：批次标准化( batch normalization)简介卷积神经网络( Convolutional Neural Networks，即CNN)注意力机制( self-attention)(上)注意力机制( self-attention)(下)Transformer(上)Transformer(下)生成对抗网络( Generative Adversarial Network，即GAN)(一) – 基本概念介绍生成对抗网络( Generative Adversarial Network，即GAN)(二) – 理论介绍与WGAN生成对抗网络( Generative Adversarial Network，即GAN)(三) – 生成器效能评估与条件式生成生成对抗网络( Generative Adversarial Network，即GAN)(四) –Cycle GAN自监督式学习( Self-supervised Learning) (一) – 芝麻街与进击的巨人自监督式学习( Self-supervised Learning) (二) –BERT简介自监督式学习( Self-supervised Learning) (三) –BERT的奇闻异事自监督式学习( Self-supervised Learning) (四) –GPT的野望自编码器( Auto encoder)(上) - 基本概念自编码器( Auto encoder)(下) - 领结变声器与更多应用来自人类的恶意攻击( Adversarial Attack) (上) – 基本概念来自人类的恶意攻击( Adversarial Attack) (下) – 类神经网络能否躲过人类深不见底的恶意?机器学习模型的可解释性( Explainable ML) (上) - 为什么神经网络可以正确分辨宝可梦和数码宝贝呢？机器学习模型的可解释性( Explainable ML) (下) - 机器心中的猫长什么样子？概述领域自适应( Domain Adaptation)概述增强式学习( Reinforcement Learning, RL) (一) – 增强式学习跟机器学习一样都是三个步骤概述增强式学习( Reinforcement Learning, RL) (二) –Policy Gradient与修课心情概述增强式学习( Reinforcement Learning, RL) (三) –Actor-Critic概述增强式学习( Reinforcement Learning, RL) (四) – 回馈非常罕见的时候怎么办？机器的望梅止渴概述增强式学习( Reinforcement Learning, RL) (五) – 如何从示范中学习?逆向增强式学习机器终身学习( Life Long Learning, LL) (一) - 为什么今日的人工智能无法成为天网?灾难性遗忘(Catastrophic Forgetting)机器终身学习( Life Long Learning, LL) (二) - 灾难性遗忘(Catastrophic Forgetting)的克服之道神经网络压缩( Network Compression) (一) - 类神经网络剪枝(Pruning)与大乐透假说(Lottery Ticket Hypothesis)神经网络压缩( Network Compression) (二) - 从各种不同的面向来压缩神经网络元学习 Meta Learning(一) - 元学习跟机器学习一样也是三个步骤元学习 Meta Learning(二) - 万物皆可Meta课程结语 - 最后的作业并改编《为学一首示子侄》作结
课程获取方法
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