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国立台湾大学：李宏毅机器学习

注：本课程页继承自 CS自学指南。

课程简介

  • 所属大学：國立台灣大學
  • 先修要求：熟练掌握 Python
  • 授课教师：李宏毅（Hung-yi Lee）
  • 编程语言：Python
  • 课程难度：🌟🌟🌟🌟
  • 预计学时：80 小时

李宏毅老师是国立台湾大学的教授，其尤其喜欢在 PPT 中插入宝可梦等动漫元素。

这门课挂着机器学习的牌子，但其课程内容之广实在令人咋舌，其作业一共包含 15 个 lab，分别是 Regression、Classification、CNN、Self-Attention、Transformer、GAN、BERT、Anomaly Detection、Explainable AI、Attack、Adaptation、 RL、Compression、Life-Long Learning 以及 Meta Learning。可谓是包罗万象，能让学生对于深度学习的绝大多数领域都有一定了解，从而可以进一步选择想要深入的方向进行学习。

所有作业均提供助教示例代码，涵盖数据处理、模型搭建等部分，学生在此基础上进行修改即可。

2025年版课程的课程内容发生改革，更加侧重于RAG、AI Agent、LLM种种更fasion的内容；与2023版及之前版本差异极大

课程资源