网站重新备案,小米网页怎么制作,营业推广的方式,php网站开发业务转载自#xff1a;机器之心机器之心编辑参与#xff1a;思源、泽南台大教授李宏毅的机器学习课程经常被认为是中文开放课程中的首选。李教授的授课风格风趣幽默#xff0c;通俗易懂#xff0c;其课程内容中不仅有机器学习、深度学习的基础知识#xff0c;也会介绍 ML 领域… 转载自机器之心机器之心编辑参与思源、泽南台大教授李宏毅的机器学习课程经常被认为是中文开放课程中的首选。李教授的授课风格风趣幽默通俗易懂其课程内容中不仅有机器学习、深度学习的基础知识也会介绍 ML 领域里的各种最新技术。近日2019 版的课程资料与视频终于上线了课程资料链接http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML19.html课程视频Bilibilihttps://www.bilibili.com/video/av46561029/YouTube 链接https://www.youtube.com/playlist?listPLJV_el3uVTsOK_ZK5L0Iv_EQoL1JefRL4李宏毅Hung-yi Lee目前任台湾大学电机工程学系和电机资讯学院的助理教授他曾于 2012 年获得台湾大学博士学位并于 2013 年赴麻省理工学院MIT计算机科学和人工智能实验室CSAIL做访问学者。他的研究方向主要是机器学习深度学习和语音识别。此前他的 2016 版《机器学习》课程视频曾是流行学习资料。有一个懂二次元的教授真不容易。2019 版《机器学习》课程目录括号内为新增内容回归、分类、逻辑回归错分类的原因深度学习异常检测卷积神经网络、Keras对抗样本攻击训练深度学习模型可解释 AI循环神经网络Order LSTMEnsemble半监督学习、终身学习元学习TransformerFew/Zero shot learning 无监督学习BERT强化学习更细化网络压缩GLOW无监督域适应为什么要使用深度学习深度学习理论看过李宏毅 2017 秋季机器学习课程的同学都知道他介绍的基础内容非常仔细。例如对于循环神经网络他会带我们手动运算一遍从而弄清楚各时间步的输入、储存的记忆和具体运算过程等等。在 19 年的新课中李宏毅重点开放新课相关的视频与作业。其中新增课程大部分都是近来比较流行的研究前沿例如 Seq2Seq 中的全注意力网络 Transformer、生成模型最近流行的新范式流模型Glow。这些内容可作为以前 17 年秋季课程的补充从而让视频整体更接近当下前沿。目前李宏毅已经放出了异常检测和对抗攻击的视频它们都是新增加的内容。这些新增的内容最好可以和主课程一起看因此可以有更好的理解。例如异常检测何以和深度学习基础一起看对抗攻击可以和卷积神经网络一起看等等。如上展示的是 YouTube 视频截图还没科学上网的同学也可以直接看爱可可老师传到 B 站的资源。当然 YouTube 除了新更新的一系列课程李宏毅老师已经发布了更多的课程主题例如线性代数、深度强化学习、生成对抗网络、深度学习理论、机器学习17 年秋季等。其中 17 年秋季的机器学习对机器学习及深度学习做了一个整体的概要这也是李宏毅课程必看的一部分。学完机器学习课程后基本上我们对各种主题都有一定的理解因此可以进一步看他关于深度学习高级主题、生成对抗网络等的见解。如下为李宏毅开放的各种主题与视频列表最后看视频做作业都需要坚持希望大家都能将这些资源化为自己的知识。本文为机器之心编辑转载请联系本公众号获得授权。✄------------------------------------------------加入机器之心全职记者 / 实习生hrjiqizhixin.com投稿或寻求报道contentjiqizhixin.com广告 商务合作bdjiqizhixin.com
