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李宏毅2021/2022/2023春季机器学习课程课件及作业

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链接挂掉与任何通知会及时更新，祝大家学习顺利，再次感谢李宏毅老师授权转载；

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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

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, Toolformer slides	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

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

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