李宏毅2023春季机器学习课程

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|2023/04/02|更新作业六|

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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	Introduction of Deep Learning Backpropagation 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
机器如何生成图像	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
生成式学习的各种议题：多样性、评量方式、其他挑战	【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

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

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