機器學習 2021 (李宏毅)
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課程清單
- 第01堂課：機器學習基本概念
- 第02堂課：深度學習基礎 - 突破線性模型的限制
- 第03堂課：機器學習任務攻略 (Overfitting & Optimization)
- 第04堂課：類神經網路訓練不起來怎麼辦 (一)： 局部最小值 (local minima) 與鞍點 (saddle point)
- 第05堂課：類神經網路訓練不起來怎麼辦 (二)： 批次 (batch) 與動量 (momentum)
- 第06堂課：類神經網路訓練不起來怎麼辦 (三)：自動調整學習速率 (Learning Rate)
- 第07堂課：What to do when optimization fails? (Part 3 of 4)
- 第08堂課：類神經網路訓練不起來怎麼辦 (四)：損失函數 (Loss) 也可能有影響
- 第09堂課：Classification (Short Version)
- 第10堂課：卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks, CNN)
- 第11堂課：Convolutional Neural Networks
- 第12堂課：Self-Attention 簡介 - 處理變長序列輸入
- 第13堂課：自注意力機制 (Self-attention) (下) - 自注意力機制 Self-Attention
- 第14堂課：自注意力機制 (Self-Attention) - 處理變長序列輸入
- 第15堂課：Self-attention (Part 2 of 2)
- 第16堂課：Batch Normalization
- 第17堂課：批次正規化 (Batch Normalization)
- 第18堂課：Transformer (上)
- 第19堂課：Transformer (Part 1 of 2)
- 第20堂課：Transformer (Part 2 of 2)
- 第21堂課：Generative Adversarial Network (GAN) (Part 1 of 4)
- 第22堂課：Generative Adversarial Network (GAN) (Part 2 of 4)
- 第23堂課：生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) (三) – 生成器效能評估與條件式生成
- 第24堂課：Generative Adversarial Network (GAN) (Part 3 of 4)
- 第25堂課：GAN 的魔幻應用 - 非監督學習
- 第26堂課：Self-supervised Learning (aka Foundation Model) (Part 1 of 3)
- 第27堂課：Self-supervised Learning (aka Foundation Model) (Part 2 of 3)
- 第28堂課：Self-supervised Learning (aka Foundation Model) (Part 3 of 3)
- 第29堂課：Auto-encoder (Part 1 of 2)
- 第30堂課：Auto-encoder (Part 2 of 2)
- 第31堂課：Adversarial Attack (Part 1 of 2)
- 第32堂課：Adversarial Attack (Part 2 of 2)
- 第33堂課：Explainable ML (Part 1 of 2)
- 第34堂課：Explainable ML (Part 2 of 2)
- 第35堂課：Domain Adaptation
- 第36堂課：Introduction of Reinforcement Learning (RL) (Part 1 of 5)
- 第37堂課：元學習 Meta Learning (二) - 萬物皆可 Meta
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- 原課程來源：Machine Learning (2021)
- 影片版權：皆標註並引用自李宏毅教授之官方 YouTube 頻道。
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