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李宏毅_2021機器學習或深度學習入門 - Cupoy

本課程著重機器學習或深度學習在近年發展的重要關鍵技術介紹，並且會花相當程度的課後時間去實際使用、熟悉此技術。

AI共學社群

李宏毅_2021機器學習或深度學習入門

本課程著重機器學習或深度學習在近年發展的重要關鍵技術介紹，並且會花相當程度的課後時間去實際使用、熟悉此技術。

內容簡介

作者介紹

適合人群

你將會學到什麼

購買須知

機器學習基本概念簡介
- 1. 機器學習基本概念簡介(上)
  
  slides: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/regression%20(v16).pdf
- 2. 預測本頻道觀看人數(下)
  
  slides: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/regression%20(v16).pdf
機器學習任務攻略
- 機器學習任務攻略
  
  slides: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/overfit-v6.pdf
類神經網路訓練不起來怎麼辦
卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks, CNN)
- 卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks, CNN)
  
  ML2021 week3 3/12 Convolution Neural Network(CNN)slides: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/cnn_v4.pdf
自注意力機制 (Self-attention)
- 1. 自注意力機制 (Self-attention) (上)
  
  ML2021 week3 3/12 Self-attentionslides: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/self_v7.pdf
- 2. 自注意力機制 (Self-attention) (下)
  
  slides: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/self_v7.pdf
Transformer
- 1. Transformer (上)
  
  slides: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/seq2seq_v9.pdf
- 2. Transformer (下)
  
  slides: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/seq2seq_v9.pdf
生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)
自督導式學習 (Self-supervised Learning)
自編碼器 (Auto-encoder)
- 1. 基本概念(上)
  
  slides: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/auto_v8.pdf
- 2. 領結變聲器與更多應用(下)
  
  slides: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/auto_v8.pdf
來自人類的惡意攻擊 (Adversarial Attack)
- 1. 基本概念
  
  slides: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/attack_v2.pdf
- 2. 類神經網路能否躲過人類深不見底的惡意？
  
  slides: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/attack_v3.pdf
機器學習模型的可解釋性 (Explainable ML)
- 1. 為什麼類神經網路可以正確分辨寶可夢和數碼寶貝呢？
  
  slides: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/xai_v4.pdf
- 2. 機器心中的貓長什麼樣子？
  
  slides: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/xai_v4.pdf
概述領域自適應 (Domain Adaptation)
- 概述領域自適應 (Domain Adaptation)
  
  slides: https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/da_v6.pdf
概述增強式學習 (Reinforcement Learning, RL)
機器終身學習 (Life Long Learning, LL)
- 1. 為什麼今日的人工智慧無法成為天網？災難性遺忘(Catastrophic Forgetting)
  
  https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/life_v2.pdf
- 2. 災難性遺忘(Catastrophic Forgetting)的克服之道
  
  https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/life_v2.pdf
神經網路壓縮 (Network Compression)
- 1. 類神經網路剪枝 (Pruning) 與大樂透假說 (Lottery Ticket Hypothesis)
  
  https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/tiny_v7.pdf
- 2. 從各種不同的面向來壓縮神經網路
  
  https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/tiny_v7.pdf
元學習 Meta Learning
- 1. 元學習跟機器學習一樣也是三個步驟
  
  https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/meta_v3.pdf
- 2. 萬物皆可 Meta
  
  https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2021-course-data/meta_v3.pdf
最後的業配並改編《為學一首示子姪》作結
- 最後的業配並改編《為學一首示子姪》作結