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重磅 | 李宏毅机器学习 2019 最新版上线,中文授课!

 5 years ago
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吴恩达、李飞飞、林轩田,他们的机器学习、深度学习公开课都干货满满,惠及很多学者。而另外一位大咖李宏毅,其语言幽默风趣、内容丰富,教授的机器学习公开课更让大家喜爱、受益良多。李宏毅是谁?他是台湾大学(NTU)的博士。2013 年 9 月至 2014 年 7 月,他是麻省理工大学计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)口语系统小组的访问科学家。现为国立台湾大学电气工程系助理教授,主要研究方向是机器学习(特别是深度学习)、口语理解和语音识别。

近日,李宏毅上线了 2019 最新版的机器学习课程,授课语言为中文,且全部开放了课程视频。我们一起来看一下。

课程主页:

http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML19.html

《机器学习 2019》上课时间从 2019 年 2 月 21 日到 6 月 20 日,历时 4 个月的时间。新上线的课程较之前的机器学习课程内容有所增加,完整的课程目录如下:

  • week 1:回归、梯度下降
  • week 2:误差来源、分类、逻辑回归

  • week 3:深度学习、反向传播、异常检测

  • week 4:CNN、Keras、对抗性攻击

  • week 5:训练深度模型、可解释 AI

  • week 6:RNN、Order LSTM

  • week 7:Ensemble

  • week 8:半监督式学习、迁移学习、终身学习

  • week 9:元学习

  • week 10:seq2seq、Transformer

  • week 11:Few/Zero shot learning

  • week 12:非监督式学习、BERT

  • week 13:强化学习、强化学习进阶

  • week 14:网络压缩

  • week 15:GAN、GLOW

  • week 16:无监督域适应

  • week 17:为什么需要深度学习、深度学习理论

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课程视频:

目前,李宏毅《机器学习 2019》所有课程视频已经最先发布在油管(Youtube)上,地址为:

https://www.youtube.com/playlist?list=PLJV_el3uVTsOK_ZK5L0Iv_EQoL1JefRL4

新版 2019 之前的课程视频可参照下面的播放列表:

https://www.youtube.com/watch?v=CXgbekl66jc&list=PLJV_el3uVTsPy9oCRY30oBPNLCo89yu49

重点!《机器学习 2019》所有 16 个视频也同步发布在了 B 站上,方便大家观看和学习。观看地址:

https://www.bilibili.com/video/av46561029/

配套作业:

该门课除了教学视频之外,也配备了课程作业,总共包含 8 次作业。目前已经开放了前两次作业内容。

  • HW1:回归
  • HW2:分类

  • HW3:CNN

  • HW4:可解释 AI

  • HW5:Attack

  • HW6:RNN

  • HW7:非监督式学习

  • HW8:网络压缩

HW1 是经典的 PM2.5 预测,属于线性回归问题。

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HW2 是收入预测。

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附加资源:

李宏毅的精品课程不少,包括机器学习、深度学习、强化学习等。下面整理出李宏毅老师几门精品公开课。

《机器学习课程(2017)》

课程主页:

http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17.html

视频地址:

https://www.bilibili.com/video/av10590361/

《深度学习课程(2017)》

视频地址:

https://www.bilibili.com/video/av9770302/

《深度学习理论》

视频地址:

https://www.bilibili.com/video/av24015685/

《应用深度学习课程(2017)》

课程主页:

https://www.csie.ntu.edu.tw/~yvchen/f106-adl/

视频地址:

http://v.qq.com/vplus/578e2d6f5e1fadc1/foldervideos/8n1000201qzzkx5

《GAN教程(2018)》

视频地址:

https://www.bilibili.com/video/av24011528/

《深度强化学习》

视频地址:

https://www.bilibili.com/video/av24724071

最后,希望大家能在李宏毅老师新推出的《机器学习 2019》课程中获得新的知识,get 新技能!

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