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李宏毅春季机器学习课程

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重磅须知

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我维护的其他项目


更新日志

日期 项目
2023/02/25 更新Topic【正确认识ChatGPT】及作业一
2023/03/05 更新Topic【机器学习基本概念介绍】及作业二
2023/03/12 更新Topic【机器如何生成文句】及作业三
2023/03/20 更新Topic【生成式学习的各种议题:多样性、评量方式、其他挑战】及作业四,删除作业选修,自行查看2021&2022相应章节
2023/03/26 更新Topic【机器如何生成图像】及作业五
2023/04/02 更新作业六
2023/04/16 更新Topic【Diffusion Model 原理剖析】
2023/04/26 更新Topic【基石模型的各种变形】及作业7
2023/05/03 更新Topic【大型语言模型的应用】及作业8
2023/05/14 更新HW9、HW10,正式课程无法获取
2023/05/21 更新Topic【语音基石模型】、【大型语言模型】及HW11
2023/05/29 更新HW12
2023/06/03 更新HW13、HW14、HW15

课程地址

项目 内容
视频合集 【授权】李宏毅2023春机器学习课程
(强推)李宏毅2021/2022春机器学习课程
课程主页 李宏毅2023春季机器学习
李宏毅2022春季机器学习
李宏毅2021春季机器学习
B站主页/公众号 啥都会一点的研究生
人工智能技术探讨群 QQ群1:78174903
QQ群3:584723646

课程资料直链

Topic 正课内容 延申内容 选修内容
正确认识ChatGPT 机器学习2023规则说明 slides
ChatGPT 原理剖析 (1/3) — 对 ChatGPT 的常见误解 slides
ChatGPT 原理剖析 (2/3) — 预训练 (Pre-train) slides
ChatGPT 原理剖析 (3/3) — ChatGPT 所带来的研究问题slides
用 ChatGPT 和 Midjourney 来玩文字冒险游戏 slides
ChatGPT (可能)是怎么炼成的 Predicting Pokémon CP
Pokemon classification
Logistic Regression
机器学习基本概念介绍 【生成式AI】快速了解机器学习基本原理( 1_2) slides
【生成式AI】快速了解机器学习基本原理( 2_2) slides
【生成式AI】生成式学习的两种策略:要各个击破,还是要一次到位 slides
【生成式AI】能够使用工具的AI:New Bing, WebGPT, Toolformerslides
Brief Introduction of Deep Learning
Gradient Descent
Backpropagation
卷积神经网络
自注意力机制
机器如何生成文句 slides
【生成式AI】Finetuning vs. Prompting:对于大型语言模型的不同期待所衍生的两类使用方式 (1_3)
【生成式AI】Finetuning vs. Prompting:对于大型语言模型的不同期待所衍生的两类使用方式 (2_3)
【生成式AI】Finetuning vs. Prompting:对于大型语言模型的不同期待所衍生的两类使用方式 (3_3)
自督导式学习 (Self-supervised Learning) (二) – BERT简介
自督导式学习 (Self-supervised Learning) (四) – GPT的野望
AACL 2022 Tutorial: Recent Advances in Pre-trained Language Models:Why Do They Work and How to Use Them
生成式学习的各种议题:多样性、评量方式、其他挑战 slides slides
【大模型 + 大资料 = 神奇结果? (1_3):大模型的顿悟时刻
大模型 + 大资料 = 神奇结果? (2_3):到底要多少资料才够
大模型 + 大资料 = 神奇结果? (3_3):另辟蹊径 — KNNLM
GPT-4 来了! GPT-4 这次有什么神奇的能力呢?
自督导式学习 (Self-supervised Learning) (二) – BERT简介
自督导式学习 (Self-supervised Learning) (四) – GPT的野望
AACL 2022 Tutorial: Recent Advances in Pre-trained Language Models:Why Do They Work and How to Use Them
机器如何生成图像 【生成式AI】速览图像生成常见模型 slides
浅谈图像生成模型 Diffusion Model 原理 slides
Stable Diffusion、DALL-E、Imagen 背后共同的套路 slides
Variational Auto-encoder (VAE)
Flow-based Generative Model
Generative Adversarial Network (GAN)
量子机器学习
Diffusion Model 原理剖析 slide
Diffusion Model 原理剖析 (1_4) (optional)
Diffusion Model 原理剖析 (2_4) (optional)
Diffusion Model 原理剖析 (3_4) (optional)
Diffusion Model 原理剖析 (4_4) (optional)
Denoising Diffusion Probabilistic Models
Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective
The Curious Case of Neural Text Degeneration
Natural TTS Synthesis by Conditioning WaveNet on Mel Spectrogram Predictions
Diffusion-LM Improves Controllable Text Generation
Mask-Predict: Parallel Decoding of Conditional Masked Language Models
基石模型的各种变形 【生成式AI】穷人如何低资源复刻自己的 ChatGPT slide
让 AI 村民组成虚拟村庄会发生什么事? slide
ChatGPT 可以自我反省!(B站审核不过) slide
基石模型的各种变形 【生成式AI】大型语言模型的应用 slide
基石模型的各种变形 【生成式AI】穷人如何低资源复刻自己的 ChatGPT slide
让 AI 村民组成虚拟村庄会发生什么事? slide
ChatGPT 可以自我反省!(B站审核不过) slide
大型语言模型的应用
隐私保护机器学习
语音基石模型 slide
语音基石模型 (1_2)
语音基石模型 (2_2)
大型语言模型 slides1 slides2 slides3
用语言模型來解释语言模型 (上)
用语言模型來解释语言模型 (下)
让 AI 做计划然后自己运行自己
)FrugalGPT- 来看看穷人怎么用省钱的方式来使用 ChatGPT(上)
)FrugalGPT- 来看看穷人怎么用省钱的方式来使用 ChatGPT(下)

课程作业直链

Topic 讲解视频 讲义 代码 平台 预备知识(见2021&2022相应章节)
x Colab Tutorial Video slide code
x PyTorch Tutorial Video slide 1
slide 2
x x
HW1 Regression Video slide code Kaggle
HW2 Classification Video slide code Kaggle
HW3 CNN Video slide code Kaggle
HW4 Self-attention Video slide code Kaggle
HW5 Transformer Video slide code JudgeBoi
HW6 Generative Model Video slide code JudgeBoi
HW7 BERT Video slide code Kaggle
HW8 Auto-encoder Video slide code Kaggle
HW9 Explainable AI Video slide code Gradescope
HW10 Attack Video slide code JudgeBoi
HW11 Adaptation Video slide code Kaggle
HW12 Reinforcement Learning Video slide code JudgeBoi
HW13 Network Compression Video slide code Kaggle
HW14 Life-long Learning Video slide code JudgeBoi
HW15 Meta Learning Video slide code Kaggle

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北理-Python数据分析与展示-Numpy、Matplotlib、Pandas 视频地址
适用于初学者的Pytorch神经网络编程教学 视频地址
(强推)Pytorch深度学习实战教学 视频地址
(强推)TensorFlow官方入门实操课程 视频地址
【北交】图像处理与机器学习 视频地址
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