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機器學習入門經典課程臺大李宏毅教授機器學

发布时间:2020-01-17 23:56:48 编辑:笔名

机器学习入门经典课程,台大李宏毅教授机器学习课程 2019 版来啦

AI 科技评论按,提到台湾大学李宏毅教授,想必很多同学马上会想到他的机器学习课程近日,李教授机器学习课程 2019 年版视频课程资料终于上线啦~

那么我们在哪里可以学习这个课程呢可以点击下面的资料链接:

课程表及资料链接:

课程视频(Bilibili)链接:

YouTube 链接:

李宏毅在国立台湾大学获得硕士、博士学位后,先后担任过中国科学院信息技术创新研究中心的博士后研究员、麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)访问科学家目前,他是国立台湾大学电气工程系助理教授,研究方向是机器学习、语音识别和语意理解

在此前,他在 2017 年开设过《机器学习》的课程,受到很多同学的欢迎,好评如潮让我们看看知乎上的友是怎么评价李宏毅教授的课程的:

有人说,李教授的课幽默风趣、重点突出、基础知识和技术一应俱全,PPT 也做得简洁易懂,非常用心

也有人说,李教授的课程项目和论文都新鲜而生动,的缺点是没办法参与作业~

还有人认为,李教授的课程资料准备用心,讲解思路清晰,对萌新非常友好,适合新手入门学习

也有人表示,给李教授提出的建议马上就能得到反馈

从同学们的评价中可以看到,李教授的课程非常适合小白入门,讲解思路清晰易懂,上课风格幽默风趣,课程内容紧跟的论文和项目,是入门深度学习的不二之选

今年的课程于 2019 年 2 月 21 日开课,2019 年 6 月结束,课时总共 18 周那么,此次课程的内容具体有哪些呢

让我们一起来预览一下课程目录吧:

回归、梯度下降

分类、逻辑回归,错分类的原因

深度学习,反向传播

卷积神经络、Keras

训练深度学习模型

循环神经络

Ensemble

半监督学习、迁移学习

元学习

seq2seq

Few/Zero shot learning

无监督学习

强化学习

络压缩

生成对抗络

无监督域适应

为什么要使用深度学习

和以往的版本相比,本次课程增加了很多新的内容,如 BERT,无监督迁移学习、元学习等课程资料上面明确列出了新增的内容,感兴趣的童鞋可以点击这里查看

目前,bilibili 和 上面已更完课程的 Attack ML Models 部分,共 16 个课程视频

可以看到,bilibili 上有 7000 多次播放, 上也有近 7000 次播放想入门机器学习的同学,赶快打开视频,开始学习吧~

(公众号:)

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