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太全了！2024李宏毅AI人工智能教程合集！一口气带你刷完机器学习、深度学习、强化学习、神经网络和自然语言处理！真的比盲目自学好多了！

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2024-06-05 14:27:37
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通过学习这套教程，你不仅能理解人工智能的核心概念，还能掌握机器学习和深度学习的关键技术。你将学会如何构建和优化人工智能模型，如何应用这些模型解决实际问题。更重要的是，你将培养起对人工智能的深刻洞察力和创新思维，为你在这一领域的未来发展打下坚实的基础。
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小白也能学会的AI工作流，用好AI是普通人最大的杠杆
姜Dora在此
11.5万 231
视频选集
（169/182）
1.第一节： 机器学习基本概念简介
50:12
2.【ML&DL】 - 深度学习基本概念简介
58:52
3.【ML&DL】Colab教学
12:51
4.【ML&DL】PyTorch Tutorial 1
31:01
5.【ML&DL】PyTorch Tutorial 2
15:52
6.【ML&DL】Google Colab教学
09:25
7.【ML&DL】Pytorch 教学 part 1
22:02
8.【ML&DL】Pytorch 教学 part 2
09:22
9.【ML&DL】作业HW1
40:36
10.【ML&DL】作业HW1
18:59
11.To Learn More - 深度学习简介
46:30
12.To Learn More - 反向传播
31:27
13.To Learn More - 预测神奇宝贝Pokemon
01:18:36
14.To Learn More - 分类神奇宝贝Pokemon
01:09:41
15.To Learn More - 逻辑回归
01:07:14
16.第二节 - 机器学习任务攻略
51:24
17.【ML&DL】 类神经网络训练不起来怎么办 局部最小值
33:45
18.【ML&DL】 类神经网络训练不起来怎么办 批次
30:59
19.【ML&DL】 类神经网络训练不起来怎么办 自动调整学习率
37:43
20.【ML&DL】 类神经网络训练不起来怎么办 损失函数
19:28
21.【ML&DL】 再探宝可梦、数码宝贝分类器 — 浅谈机器学习原理
01:14:01
22. To Learn More - Gradient Desc
02:36
23.To Learn More - Gradient Desc
01:41
24. To Learn More - Optimization
54:36
25.To Learn More - Optimization
54:32
26.【ML&DL】 作业HW2
20:04
27.【ML&DL】 作业说明 HW2中文低画质版
30:51
28.【ML&DL】 作业说明 HW2-英文有字幕高清版
26:56
29. 第三节 - 卷积神经网络
55:40
30.【ML&DL】 为什么用了验证集
08:57
31.【ML&DL】 鱼与熊掌可以兼得的机器学习
41:36
32.To Learn More - Spatial Trans
32:56
33.【ML&DL】 作业说明HW3
34:21
34.【ML&DL】 作业说明HW3 中文低画质
24:56
35.【ML&DL】 作业说明HW3 英文高画质有字幕
29:08
36. 第四节 - 自注意力机制
28:18
37.【ML&DL】 自注意力机制
45:58
38. To Learn More - Recurrent Neu
49:00
39. To Learn More - Recurrent Neu
01:30:51
40. To Learn More - Graph Neural
39:03
41. To Learn More - Graph Neural
01:11:38
42. To Learn More - Unsupervised
40:39
43.【ML&DL】 作业说明HW4
19:23
44.【ML&DL】 作业说明 HW4-中文低画质版
25:24
45.【ML&DL】 作业说明 HW4-英文无字幕高清版
22:45
46. 第五节 - 类神经网络训练不起来怎么办 批次标准
30:56
47.【ML&DL】 Transformer
32:48
48.【ML&DL】 Transformer
01:00:34
49.【ML&DL】 各式各样神奇的自注意力机制
01:11:16
50. To Learn More - Non-Autoregre
01:01:53
51. To Learn More - Pointer Netwo
13:35
52.【ML&DL】 作业说明HW5
37:52
53.【ML&DL】 作业说明 HW5 中文 + Judgeboi讲解
50:18
54.【ML&DL】 作业说明 HW5 slides tutorial -
16:50
55.【ML&DL】 作业说明 HW5 code tutorial -英文
16:16
56. 第六节 - 生成式对抗网络 – 基本概
39:09
57.【ML&DL】 生成式对抗网络 – 理论介绍与WG
46:41
58.【ML&DL】 生成式对抗网络 – 生成器效能评估
49:47
59.【ML&DL】 生成式对抗网络 – Cycle G
23:41
60. To Learn More - GAN Basic The
01:20:19
61. To Learn More - General Frame
25:05
62. To Learn More - WGAN, EBGAN
50:08
63. To Learn More - Unsupervised
29:35
64. To Learn More - Unsupervised
01:03:32
65. To Learn More - Flow-based G
01:07:53
66.【ML&DL】 作业说明 HW6 中文版低画质
29:05
67.【ML&DL】 作业说明 HW6 英文版高画质有字幕
12:22
68.【ML&DL】 作业说明 HW6
38:51
69. 第七节 - 自监督式学习 – 芝麻街与进击的巨
07:11
70.【ML&DL】 自监督式学习 – BERT简介
50:41
71.【ML&DL】 自监督式学习 – BERT的奇闻轶事
24:14
72.【ML&DL】 自监督式学习 – GPT的野望
17:04
73.【ML&DL】 如何有效的使用自督导式模型 - Data-Effic
01:22:09
74.【ML&DL】 语音与影像上的神奇自督导式学习模型
01:22:00
75. To Learn More - BERT and its
50:10
76. To Learn More - ELMo, BERT, G
01:11:48
77. To Learn More - Multilingual
39:14
78. To Learn More - 來自獵人暗黑大陸的模型 G
29:58
79.【ML&DL】 作业说明 HW7 中文版低画质
21:07
80.【ML&DL】 Homework 7
25:57
81. 第八节 - 自编码器
19:01
82.【ML&DL】 自编码器 –
30:36
83.【ML&DL】 Anomaly Detection
13:23
84.【ML&DL】 Anomaly Detection
14:10
85.【ML&DL】 Anomaly Detection
14:06
86.【ML&DL】 Anomaly Detection
04:08
87.【ML&DL】 Anomaly Detection
12:18
88.【ML&DL】 Anomaly Detection
12:20
89.【ML&DL】 Anomaly Detection
06:03
90. To Learn More - Unsupervised
01:40:21
91. To Learn More - Unsupervised
30:59
92.【ML&DL】 作业说明 HW8 中文版低画质
25:44
93.【ML&DL】 作业说明 Homework 8
21:31
94. 第九节 - 机器学习的可解释性 – 为什么神经网
49:09
95.【ML&DL】 机器学习的可解释性 –机器心中的猫长什么样
22:46
96.【ML&DL】 自然语言处理上的对抗式攻击 -
56:07
97.【ML&DL】 作业说明 HW9 中文版低画质
42:22
98.【ML&DL】 Homework 9
10:35
99. 第十节 - 来自人类的恶意攻击
29:50
100.【ML&DL】 来自人类的恶意攻击
46:34
101.【ML&DL】 自然语言处理上的对抗式攻击
01:26:23
102.【ML&DL】 自然语言处理上的对抗式攻击
01:10:20
103.【ML&DL】 自然语言处理上的模仿攻击
43:14
104. To Learn More - More about
29:58
105. To Learn More - More about
29:46
106.【ML&DL】 作业说明 HW10 中文版低画质
36:51
107.【ML&DL】 Homework 10
30:30
108. 第十一节 - 概述领域自适应
34:33
109.【ML&DL】 恶搞自督导式学习模型 BERT的三个故事
53:43
110.【ML&DL】 作业说明 HW11 Domain Adaptat
51:56
111.【ML&DL】 作业说明 Homework11
31:56
112. 第十二节 - 概述增強式學習 – 增强式学习和
45:02
113.【ML&DL】 概述增强式学习 – Policy Gra
41:15
114.【ML&DL】 概述增强式学习 – Actor-Crit
34:41
115.【ML&DL】 概述增强式学习 – 回馈非常罕見的時候怎
17:36
116.【ML&DL】 概述增强式学习 – 如何从示范中学习？逆
27:08
117.【ML&DL】 作业说明 HW12 中文高清
22:00
118.【ML&DL】 作业说明 HW12 - 1_2
13:15
119. To Learn More - Deep Reinfo
01:06:22
120. 第十三节 - 神经网络压缩 - 类神经网络剪
29:32
121.【ML&DL】 神经网络压缩 - 从各种不同的面向來压缩
56:46
122. To Learn More - Proximal Po
41:34
123. To Learn More - Q-learning
49:45
124. To Learn More - Q-learning
38:31
125. To Learn More - Q-learning
14:59
126. To Learn More - Geometry of
17:07
127.【ML&DL】 作业说明 HW13 中文高清
33:53
128.【ML&DL】 作业说明 HW13
36:08
129. 第十四节 - 机器终身学习 - 为什么今日
32:00
130.【ML&DL】 机器終身学习 - 灾难性遗忘
36:40
131.【ML&DL】 作业说明 HW14 中文高清
27:49
132.【ML&DL】 作业说明 HW14
22:03
133. 第十五节 - 元学习 Meta Learning
46:21
134.【ML&DL】 元学习 Meta Learning -
31:37
135.【ML&DL】 各种奇葩的元学习
31:13
136. To Learn More - Meta Learni
07:42
137. To Learn More - Meta Learni
07:53
138. To Learn More - Meta Learni
10:22
139. To Learn More - Meta Learni
05:15
140. To Learn More - Meta Learni
13:23
141. To Learn More - Meta Learni
06:33
142. To Learn More - Meta Learni
08:54
143. To Learn More - Meta Learni
05:12
144. To Learn More - Meta Learni
06:54
145. To Learn More - Gradient De
11:41
146. To Learn More - Gradient De
10:06
147. To Learn More - Gradient De
10:39
148. To Learn More - Meta Learni
10:30
149. To Learn More - Meta Learni
05:15
150. To Learn More - Meta Learni
11:30
151. To Learn More - Meta Learni
07:48
152.【ML&DL】 作业说明 HW15
17:54
153. 【机器学习】课程结语 完结撒花
27:42
154. 对 ChatGPT 的常见误解
19:59
155.预训练 Pretrain
26:24
156.ChatGPT 所带来的研究问题
13:22
157.用 ChatGPT 和 Midjourney 来玩文字冒险游戏
20:16
158.【生成式AI】快速了解机器学习基本原理 1_2
24:01
159.【生成式AI】快速了解机器学习基本原理 2_2
15:14
160.【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
21:59
161.【生成式AI】能夠使用工具的AI：New Bing,WebGPT,T
24:24
162.【生成式AI】Finetuning vs. Prompting：对于
22:15
163.【生成式AI】Finetuning vs. Prompting：对
24:39
164.【生成式AI】Finetuning vs. Prompting：对
15:34
165.【生成式AI】大模型+大资料=神奇结果？1_3：大模型的顿悟时刻
22:44
166.【生成式AI】大模型+大资料=神奇结果？2_3：到底要多少資料才夠
27:17
167.【生成式AI】大模型+大资料=神奇结果？3_3：另闢蹊徑 — KN
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168.【生成式AI】GPT-4来了! GPT-4这次有什么神奇的能力呢？
16:15
169.【生成式AI】速览图像生成常见模型
26:57
170.【生成式AI】浅谈图像生成模型 Diffusion Model 原
13:54
171.【生成式AI】Stable Diffusion、DALL-E、Im
19:48
172.Diffusion Model 原理剖析 1-4
13:56
173.Diffusion Model 原理剖析 2-4
27:08
174.Diffusion Model 原理剖析 3-4
25:00
175.Diffusion Model 原理剖析 4-4
17:48
176.【生成式AI】让 AI 村民组成虚拟村庄会发生什么事？
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177.【生成式AI 2023】用语言模型来解释语言模型 -上--
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178.【生成式AI 2023】用语言模型来解释语言模型 -下-
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181.【生成式AI 2023】FrugalGPT_ 来看看穷人怎麽用省钱
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求三连（可忽略(｡•́︿•̀｡)
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