李宏毅20212022机器学习
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
李宏毅20212022机器学习
小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.
目錄
- 重磅須知
- 我維護(hù)的其他項目
- 其他優(yōu)質(zhì)課程（建議關(guān)注，以免迷路哈哈哈）
- 更新日志
- 2021課件及作業(yè)資料（已完結(jié)）
- 2022課件及作業(yè)資料（已完結(jié)）
重磅須知
?（重磅須知，統(tǒng)一說明）為方便所有網(wǎng)課資料與優(yōu)質(zhì)電子書籍的實時更新維護(hù)，創(chuàng)建了一個在線實時網(wǎng)盤文件夾；
網(wǎng)盤獲取方式：公眾號【啥都會一點的研究生】，本節(jié)課對應(yīng)序號【05】；
?
?UP將2021&2022所有作業(yè)的數(shù)據(jù)資料整理打包好了，由于文件太大，已同步放在上述所提在線網(wǎng)盤；
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?在線網(wǎng)盤能滿足該課程所需資料的全部需求，鏈接掛掉也會及時更新，祝大家學(xué)習(xí)順利；
?
?2022僅在2021基礎(chǔ)上進(jìn)行小補充，2021內(nèi)容變成了前置知識，UP會在視頻標(biāo)題打上2022的標(biāo)簽；
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?2021資料已打包裝進(jìn)百度云盤，ppt/pdf支持直鏈下載。
我維護(hù)的其他項目
- 圖片數(shù)據(jù)不夠？我做了一款圖像增強軟件
- 開箱即用，涵蓋主流模型的圖像分類|主干網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)/對比/魔改項目
其他優(yōu)質(zhì)課程（建議關(guān)注，以免迷路哈哈哈）
| (高清重制)麻省理工學(xué)院 MIT 18.06 線性代數(shù) | 視頻地址 |
| (強推)Python面向?qū)ο缶幊涛宀角?從零到就業(yè) | 視頻地址 |
| 【吳恩達(dá)親授】適用于所有人的人工智能課程（中字） | 視頻地址 |
| (強推 雙字)網(wǎng)易版吳恩達(dá)機器學(xué)習(xí)課程 | 視頻地址 |
| (強推 雙字)2022吳恩達(dá)機器學(xué)習(xí)Deeplearning.ai課程 | 視頻地址 |
| (強推 雙字)2018秋季CS229機器學(xué)習(xí)-官方高清版 | 視頻地址 |
| (強推 雙字)2021版吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)課程Deeplearning.ai | 視頻地址 |
| (強推)浙江大學(xué)-機器學(xué)習(xí) | 視頻地址 |
| 吃透《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》 | 視頻地址 |
| 北理-Python數(shù)據(jù)分析與展示-Numpy、Matplotlib、Pandas | 視頻地址 |
| 適用于初學(xué)者的Pytorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程教學(xué) | 視頻地址 |
| (強推)Pytorch深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)教學(xué) | 視頻地址 |
| (強推)TensorFlow官方入門實操課程 | 視頻地址 |
| 【北交】圖像處理與機器學(xué)習(xí) | 視頻地址 |
| 零基礎(chǔ)OpenCV4-C++極簡入門 | 視頻地址 |
| （全）基于python的Opencv項目實戰(zhàn) | 視頻地址 |
| (強推)最新斯坦福CS231n計算機視覺課程 | 視頻地址 |
更新日志
| 2021/03/16 | 更新HW1、HW2，同步更新助教范例 |
| 2021/03/26 | 更新HW3、HW4課件、代碼、范例；release頁發(fā)布HW1-HW4數(shù)據(jù) |
| 2021/04/01 | 更新選修內(nèi)容To Learn More，基本是李老師今年不打算講而以前講過的知識點(舊視頻) |
| 2021/04/09 | 更新GAN 及 HW05 |
| 2021/04/16 | 更新Self-Supervised Learning 及 HW06 |
| 2021/04/30 | 更新Explainable AI&Adversarial Attack 及 HW07&HW08 |
| 2021/05/06 | 更新Domain Adaptation 及 HW09&HW10 |
| 2021/05/21 | 更新RL 及 HW11 |
| 2021/05/28 | 更新Quantum ML |
| 2021/06/04 | 更新Life-Long&Compression 及 HW12 |
| 2021/06/11 | 更新Meta Learning 及 HW13&HW14 |
| 2021/06/18 | 更新HW15，隨著李老師課程結(jié)語視頻上傳，2021機器學(xué)習(xí)基本結(jié)束啦 |
| 2021/12/20 | 更新Github排版，刪除repo中的ppt/pdf直接提供下載鏈接，2021總資料放入公眾號 |
| 2022/02/17 | 2022春季機器學(xué)習(xí)課程僅在21基礎(chǔ)上進(jìn)行小補充，UP同步更新官網(wǎng)補充內(nèi)容 |
| 2022/02/21 | 更新Lecture 1:Introductionof Deep Learning補充內(nèi)容，Github排版大更新 |
| 2022/02/25 | 更新Lecture 2:What to do if my network fails to train補充內(nèi)容與HW2 |
| 2022/03/05 | 更新Lecture 3:Images input，HW3 |
| 2022/03/13 | 更新Lecture 4 Sequence as input，HW4 UP將2021&2022所有作業(yè)的數(shù)據(jù)資料整理打包好放在公眾號【啥都會一點的研究生】 |
| 2022/03/18 | 更新Lecture 5 Sequence to sequence，HW5，相應(yīng)Data放在公眾號維護(hù)的網(wǎng)盤中 |
| 2022/04/05 | 更新Lecture 7以及HW6 |
| 2022/04/16 | 更新HW7 |
| 2022/04/23 | 更新HW8 |
| 2022/04/30 | 更新Lecture 9 & Lecture10，HW9 |
| 2022/05/06 | 更新HW10 |
| 2022/05/13 | 更新HW11，部分Lecture10教學(xué)視頻 |
| 2022/05/24 | 更新HW12 |
| 2022/05/30 | 更新HW13 |
| 2022/06/10 | 更新HW14、HW15 |
| 2022/07/03 | 將所有課件/作業(yè)/數(shù)據(jù)集進(jìn)行更新，在線網(wǎng)盤滿足所有資料，課程完結(jié)啦 |
| 人工智能技術(shù)探討群1 | 78174903 |
| 人工智能技術(shù)探討群2 | 571218304 |
| 人工智能技術(shù)探討群3 | 584723646 |
| 2021課程主頁 | 李宏毅2021春季機器學(xué)習(xí) |
| 2022課程主頁 | 李宏毅2022春季機器學(xué)習(xí) |
| B站視頻合集 | (強推)李宏毅2021/2022春機器學(xué)習(xí)課程 |
| GitHub資料匯總 | GitHub鏈接 |
2021課件及作業(yè)資料（已完結(jié)）
| Introduction | Course Introduction | ppt pdf | Colab: pdf code Pytorch: pdf1 pdf2 code |
| Introduction | Introduction of ML/DL | ppt pdf | HW1: pdf code |
| Deep Learning | Guideline of ML: overfit | ppt pdf | - |
| Deep Learning | Critical Point: small gradient | ppt pdf | - |
| Deep Learning | Adaptive Learning Rate: optimizer | ppt pdf | - |
| Deep Learning | Loss of Classification: classification | ppt pdf | HW2: pdf code code |
| CNN & Self-Attention | ML Pretest | - | |
| CNN & Self-Attention | CNN | ppt pdf | HW3: pdf code |
| CNN & Self-Attention | Self-Attention | ppt pdf | HW4: pdf code |
| Theory of ML | PAC Learning | - | |
| Transformer | Normalization | ppt pdf | - |
| Transformer | Seq2Seq | ppt pdf | HW5: pdf code code |
| Generative Model | GAN | ppt pdf | HW6: pdf code |
| Self-Supervised Learning | BERT | ppt pdf | HW7: pdf code |
| Self-Supervised Learning | Auto-Encoder & Anomaly Detection | ppt pdf | HW8: pdf code |
| Explainable AI / Adversarial Attack | Explainable AI | ppt pdf | HW9: pdf code |
| Explainable AI / Adversarial Attack | Adversarial Attack | ppt pdf | HW10: pdf code |
| Domain Adaptation | - | ppt pdf | HW11: pdf code code |
| RL | DRL | ppt pdf | HW12: pdf code code |
| Quantum ML | - | - | |
| Life-Long/Compression | Life-long Learning | ppt pdf | HW13: pdf code |
| Life-Long/Compression | Network Compression | ppt pdf | HW14: pdf code |
| Meta Learning | - | ppt pdf | HW15: pdf code |
2022課件及作業(yè)資料（已完結(jié)）
| Lecture 1 | （上）機器學(xué)習(xí)基本概念簡介 （下）機器學(xué)習(xí)基本概念簡介 | Video: 2022-機器學(xué)習(xí)相關(guān)規(guī)定 2022-Colab教學(xué) 2022-Pytorch Tutorial 1 2022-Pytorch Tutorial 2 PDF: Rules Chinese class course intro Pytorch Tutorial 1 Pytorch Tutorial 2 Colab Tutorial Environment Setup | 深度學(xué)習(xí)簡介 反向傳播 預(yù)測-寶可夢 分類-寶可夢 邏輯回歸 | Video Slide Code Submission |
| Lecture 2 | （一）局部最小值 (local minima) 與鞍點 (saddle point) （二）批次 (batch) 與動量 (momentum) （三）自動調(diào)整學(xué)習(xí)率 (Learning Rate) （四）損失函數(shù) (Loss) 也可能有影響 | Video: 2022-再探寶可夢、數(shù)碼寶貝分類器 — 淺談機器學(xué)習(xí)原理 PDF: Theory | Gradient Descent (Demo by AOE) Beyond Adam (part 1) Beyond Adam (part 2) | Video Slide Code Submission |
| Lecture 3 | 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN | Video: 為什么用了驗證集還是過擬合 魚與熊掌可以兼得的機器學(xué)習(xí) PDF: Validation Why Deep | RNN(part 1) RNN(part 2) GNN(part 1) GNN(part 2) | Video Slide Code Submission |
| Lecture 4 | 自注意力機制(Self-attention)（上） 自注意力機制(Self-attention)（下） | Video: [None] PDF: [None] | RNN(part 1) RNN(part 2) GNN(part 1) GNN(part 2) | Video Slide Code Submission |
| Lecture 5 | 類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練不起來怎么辦（五）批次標(biāo)準(zhǔn)化 Transformer（上） Transformer（下） | Video: 各式各樣神奇的自注意力機制 (Self-attention) 變型 PDF: xformer | NAT model Pointer network | Video Slide Code Submission |
| Lecture 6 | GAN（一）基本概念介紹 GAN（二）理論介紹與WGAN GAN（三）生成器效能評估與條件式生成 GAN（四）Cycle GAN | Video: [None] PDF: [None] | Theory of GAN (part 1) Theory of GAN (part 2) Theory of GAN (part 3) Deep Generative Model (part 1) Deep Generative Model (part 2) FLOW-based Model | Video Slide Code |
| Lecture 7 | 自監(jiān)督學(xué)習(xí)（一）芝麻街與進(jìn)擊的巨人 自監(jiān)督學(xué)習(xí)（二）BERT簡介 自監(jiān)督學(xué)習(xí)（三）BERT的奇聞軼事 自監(jiān)督學(xué)習(xí)（四）GPT的野望 | Video: 如何有效的使用自督導(dǎo)式模型 語音與影像上的神奇自督導(dǎo)式學(xué)習(xí)模型 PDF: Recent Advance of Self-supervied learning for NLP SSL for Speech and Image | BERT (part 1) BERT (part 2) GPT-3 | Video Slide Code Submission |
| Lecture 8 | 自編碼器 (Auto-encoder) (上) – 基本概念 自編碼器 (Auto-encoder) (下) – 領(lǐng)結(jié)變聲器與更多應(yīng)用 Anomaly Detection (1_7) Anomaly Detection (2_7) Anomaly Detection (3_7) Anomaly Detection (4_7) Anomaly Detection (5_7) Anomaly Detection (6_7) Anomaly Detection (7_7) | Video: [None] PDF: [None] | PCA t-SNE | Video Slide Code Submission |
| Lecture 9 | 機器學(xué)習(xí)的可解釋性 (上) – 為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以正確分辨寶可夢和數(shù)碼寶貝 機器學(xué)習(xí)的可解釋性 (下) –機器心中的貓長什么樣子 | Video: 自然語言處理上的對抗式攻擊 Part1 PDF: Adversarial Attack for NLP | [None] | Video Slide Code |
| Lecture 10 | 來自人類的惡意攻擊 (Adversarial Attack) (上) – 基本概念 2021 - 來自人類的惡意攻擊 (Adversarial Attack) (下) – 類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能否躲過人類深不見底的惡意 | Video: 自然語言處理上的對抗式攻擊 Part2 自然語言處理上的對抗式攻擊 Part3 自然語言處理上的模仿攻擊 (Imitation Attack) 以及后門攻擊 (Backdoor Attack) PDF: Adversarial Attack for NLP | More about Adversarial Attack (1_2) More about Adversarial Attack (2_2) | Video Slide Code Submission |
| Lecture 11 | 概述領(lǐng)域自適應(yīng) (Domain Adaptation) | Video: 惡搞自督導(dǎo)式學(xué)習(xí)模型 BERT的三個故事 PDF: More about self-supervised learning | Video Slide Code Submission | |
| Lecture 12 | （一）增強式學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)一樣都是三個步驟 （二）Policy Gradient 與修課心情 （三）Actor-Critic （四）回饋非常罕見的時候怎么辦？機器的望梅止渴 （五）如何從示范中學(xué)習(xí)？逆向增強式學(xué)習(xí) (Inverse RL) | Video: [None] PDF: [None] | Video Slide Code Submission | |
| Lecture 13 | 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮 (一) - 類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝(Pruning) 與大樂透假說(Lottery Ticket Hypothesis) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮 (二) - 從各種不同的面向來壓縮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | Video: [None] PDF: [None] | Proximal Policy Optimization (PPO) Q-learning (Basic Idea) Proximal Policy Optimization (Advanced Tips) Proximal Policy Optimization (Continuous Action) Geometry of Loss Surfaces (Conjecture) | Video Slide Code Submission |
| Lecture 14 | 機器終身學(xué)習(xí) (一) - 為什么今日的人工智能無法成為天網(wǎng)？災(zāi)難性遺忘(Catastrophic Forgetting) 機器終身學(xué)習(xí) (二) - 災(zāi)難性遺忘(Catastrophic Forgetting) | Video: [None] PDF: [None] | Video Slide Code [Submission] | |
| Lecture 15 | 元學(xué)習(xí) Meta Learning (一) - 元學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)一樣也是三個步驟) 元學(xué)習(xí) Meta Learning (二) - 萬物皆可 Meta | Video: 各種奇葩的元學(xué)習(xí) (Meta Learning) 用法 PDF: Meta | MAML (1) MAML (2) MAML (3) MAML (4) MAML (5) MAML (6) MAML (7) MAML (8) MAML (9) Gradient Descent as LSTM (1_3) Gradient Descent as LSTM (2_3) Gradient Descent as LSTM (3_3) Metric-based (1) Metric-based (2) Metric-based (3) Train+Test as RNN | Video Slide Code Submission |
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的李宏毅20212022机器学习的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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