（重磅须知，统一说明）为方便所有网课资料与优质电子书籍的实时更新维护， 创建了一个在线实时网盘文件夹；
网盘获取方式： 公众号【 啥都会一点的研究生】，本节课对应序号【 05】；
UP将2021&2022所有作业的数据资料整理打包好了，由于文件太大，已同步放在上述所提在线网盘；
在线网盘能满足该课程所需资料的全部需求，链接挂掉也会及时更新，祝大家学习顺利；
2022仅在2021基础上进行小补充，2021内容变成了前置知识，UP会在视频标题打上2022的标签；
2021资料已打包装进百度云盘，ppt/pdf支持直链下载。
名称链接(高清重制)麻省理工学院 MIT 18.06 线性代数
(强推)Python面向对象编程五步曲-从零到就业
【吴恩达亲授】适用于所有人的人工智能课程（中字）
(强推 双字)网易版吴恩达机器学习课程
(强推 双字)2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程
(强推 双字)2018秋季CS229机器学习-官方高清版
(强推 双字)2021版吴恩达深度学习课程Deeplearning.ai
(强推)浙江大学-机器学习
吃透《统计学习方法》
北理-Python数据分析与展示-Numpy、Matplotlib、Pandas
适用于初学者的Pytorch神经网络编程教学
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(强推)TensorFlow官方入门实操课程
【北交】图像处理与机器学习
零基础OpenCV4-C++极简入门
（全）基于python的Opencv项目实战
(强推)最新斯坦福CS231n计算机视觉课程
日期项目2021/03/16更新HW1、HW2，同步更新助教范例2021/03/26更新HW3、HW4课件、代码、范例；release页发布HW1-HW4数据2021/04/01更新选修内容To Learn More，基本是李老师今年不打算讲而以前讲过的知识点(旧视频)2021/04/09更新GAN 及 HW052021/04/16更新Self-Supervised Learning 及 HW062021/04/30更新Explainable AI&Adversarial Attack 及 HW07&HW082021/05/06更新Domain Adaptation 及 HW09&HW102021/05/21更新RL 及 HW112021/05/28更新Quantum ML2021/06/04更新Life-Long&Compression 及 HW122021/06/11更新Meta Learning 及 HW13&HW142021/06/18更新HW15，随着李老师课程结语视频上传，2021机器学习基本结束啦2021/12/20更新Github排版，删除repo中的ppt/pdf直接提供下载链接，
总资料放入公众号2022/02/172022春季机器学习课程仅在21基础上进行小补充，UP同步更新官网补充内容2022/02/21更新Lecture 1:Introductionof Deep Learning补充内容，Github排版大更新2022/02/25更新Lecture 2:What to do if my network fails to train补充内容与HW22022/03/05更新Lecture 3:Images input，HW32022/03/13更新Lecture 4 Sequence as input，HW4
UP将2021&2022所有作业的数据资料整理打包好放在公众号【啥都会一点的研究生】2022/03/18更新Lecture 5 Sequence to sequence，HW5，相应Data放在公众号维护的网盘中2022/04/05更新Lecture 7以及HW62022/04/16更新HW72022/04/23更新HW82022/04/30更新Lecture 9 & Lecture10，HW92022/05/06更新HW102022/05/13更新HW11，部分Lecture10教学视频2022/05/24更新HW122022/05/30更新HW132022/06/10更新HW14、HW152022/07/03将所有课件/作业/数据集进行更新，在线网盘满足所有资料，课程完结啦 B站主页
人工智能技术探讨群1
人工智能技术探讨群2
人工智能技术探讨群3
名称项目2021课程主页
2022课程主页
B站视频合集
GitHub资料汇总
章节名称资料作业IntroductionCourse Introduction
Colab:
Pytorch:
IntroductionIntroduction of ML/DL
HW1:
Deep LearningGuideline of ML: overfit
-Deep LearningCritical Point: small gradient
-Deep LearningAdaptive Learning Rate: optimizer
-Deep LearningLoss of Classification: classification
HW2:
CNN & Self-AttentionML Pretest-
CNN & Self-AttentionCNN
HW3:
CNN & Self-AttentionSelf-Attention
HW4:
Theory of MLPAC Learning
-TransformerNormalization
-TransformerSeq2Seq
HW5:
Generative ModelGAN
HW6:
Self-Supervised LearningBERT
HW7:
Self-Supervised LearningAuto-Encoder & Anomaly Detection
HW8:
Explainable AI / Adversarial AttackExplainable AI
HW9:
Explainable AI / Adversarial AttackAdversarial Attack
HW10:
Domain Adaptation-
HW11:
RLDRL
HW12:
Quantum ML-
-Life-Long/CompressionLife-long Learning
HW13:
Life-Long/CompressionNetwork Compression
HW14:
Meta Learning-
HW15:
章节2021前置知识2022补充选修作业Lecture 1
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[Submission]Lecture 15
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Original: https://blog.csdn.net/zzh516451964zzh/article/details/123212671
Author: 啥都生
Title: 李宏毅2021&2022机器学习
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