Kuru mallar | Makine öğrenimine girişin klasik kursu, Tayvan Üniversitesi Li Hongyi tarafından öğretilen makine öğrenimi kursunun 2019 versiyonu geliyor
AI Technology Review Press, Ulusal Tayvan Üniversitesi'nden Profesör Li Hongyi'den bahsetmişken, birçok öğrenci onun makine öğrenimi kursunu hemen düşünecek. Son zamanlarda, Profesör Li'nin video ders materyallerinin makine öğrenimi kursu 2019 versiyonu nihayet çevrimiçi oldu ~
Peki bu kursu nerede alabiliriz? Aşağıdaki bilgi bağlantısına tıklayabilirsiniz:
-
Kurs programı ve bilgi bağlantısı:
-
Ders videosu (Bilibili) bağlantısı:
https://www.bilibili.com/video/av46561029/
-
YouTube bağlantısı:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLJV_el3uVTsOK_ZK5L0Iv_EQoL1JefRL4
Ulusal Tayvan Üniversitesi'nden yüksek lisans ve doktora derecelerini aldıktan sonra Li Hongyi, art arda Çin Bilimler Akademisi'nin Bilgi Teknolojileri İnovasyon Araştırma Merkezi'nde doktora sonrası araştırmacı ve MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı'nda (CSAIL) misafir bilim insanı olarak görev yaptı. Şu anda Ulusal Tayvan Üniversitesi Elektrik Mühendisliği Bölümü'nde yardımcı doçent olarak görev yapmaktadır.Araştırma ilgi alanları makine öğrenimi, konuşma tanıma ve anlamsal anlamadır.
Bundan önce, 2017 yılında birçok öğrenci tarafından memnuniyetle karşılanan ve övgü dolu eleştiriler alan "Makine Öğrenimi" kursunu açtı. Bakalım Zhihu'daki netizenler Profesör Li Hongyi'nin kursu hakkında nasıl yorum yaptılar:
Bazıları Profesör Li'nin sınıfının esprili, odaklanmış, temel bilgi ve en son teknolojinin mevcut olduğunu ve PPT'nin de özlü ve anlaşılması kolay, çok özenli olduğunu söylüyor.
Profesör Li'nin ders projeleri ve makalelerinin taze ve canlı olduğu da söyleniyor, ancak tek dezavantajı ödevlere katılamaması ~
Diğerleri, Profesör Li'nin ders materyallerinin özenle hazırlandığına ve açıklamaların açık, Mengxin için çok samimi ve yeni başlayanların öğrenmesi için uygun olduğuna inanıyor.
Profesör Li'ye yapılan önerilerin hemen geri bildirim alabileceği de söylendi.
Öğrencilerin değerlendirmesinden, Profesör Li'nin dersinin yeni başlayanlar için çok uygun olduğu, açıklamanın açık ve anlaşılması kolay olduğu, sınıf stilinin esprili olduğu ve ders içeriğinin en son makale ve projeleri yakından takip ettiği görülmektedir.Derin öğrenmeye giriş için en iyi seçimdir. .
Bu yılki kurs 21 Şubat 2019'da başlıyor ve toplam 18 hafta olmak üzere Haziran 2019'da sona eriyor. Peki, bu kursun belirli içerikleri nelerdir? Kurs kataloğunu birlikte önizleyelim:
-
Regresyon, gradyan iniş
-
Sınıflandırma, lojistik regresyon, yanlış sınıflandırma nedenleri
-
Derin öğrenme, geri yayılma
-
Evrişimli Sinir Ağı, Keras
-
Derin bir öğrenme modeli eğitin
-
Tekrarlayan sinir ağı
-
Topluluk
-
Yarı denetimli öğrenme, aktarım öğrenme
-
Meta öğrenme
-
seq2seq
-
Az / Sıfır atış öğrenme
-
Denetimsiz öğrenme
-
Takviye öğrenme
-
Ağ sıkıştırma
-
Üretken yüzleşme ağı
-
Denetimsiz alan uyarlaması
-
Neden derin öğrenmeyi kullanmalısınız?
Önceki sürümle karşılaştırıldığında, bu kurs BERT, denetimsiz transfer öğrenme, meta-öğrenme vb. Gibi birçok yeni içerik ekledi. Yeni içerik, kurs materyallerinde açıkça listelenmiştir. İlgilenen çocuk ayakkabılarını görüntülemek için aşağıdaki adrese gidebilirsiniz:
Şu anda kursun Saldırı Makine Öğrenimi Modelleri bölümü, bilibili ve youtube'da toplam 16 kurs videosu ile güncellendi.
Gördüğünüz gibi, bilibili'de 7000'den fazla, youtube'da yaklaşık 7000 görüntülenme var. Makine öğrenimine başlamak, acele edip videoyu açıp öğrenmeye başlamak isteyen öğrenciler ~
Tıklamaya hoş geldiniz Orijinal metni okuyun, AI Enstitüsüne Katılın Stanford Üniversitesi Makine Öğrenimi, Enda Wu Grup çalışması ve tartışma ~
