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https://github.com/PKUFlyingPig/cs-self-learning.git
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* Update Li Hongyi's machine learning to the latest version * FIX: Update LHY.md, delete "1" and unified with the english version
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# 国立台湾大学：李宏毅机器学习
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## 课程简介
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- 所属大学：國立台灣大學
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- 先修要求：熟练掌握 Python
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- 编程语言：Python
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- 课程难度：🌟🌟🌟🌟
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- 预计学时：80 小时
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李宏毅老师是国立台湾大学的教授，其风趣幽默的授课风格深受大家喜爱，并且尤其喜欢在 PPT 中插入宝可梦等动漫元素，是个非常可爱的老师。
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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、
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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。
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大家也大可不必担心作业的难度，因为所有作业都会提供助教的示例代码，帮你完成数据处理、模型搭建等，你只需要在其基础上进行适量的修改即可。这也是一个学习别人优质代码的极好机会，大家需要水课程大作业的话，这里也是一个不错的资料来源。
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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
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## 课程资源
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- 课程网站：[Spring2023](https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2023-spring.php), [Spring2025](https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2025-spring.php)
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- 课程视频：[Spring2023](https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2023-spring.php), [Spring2025](https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2025-spring.php)，每节课的链接参见课程网站
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- 课程教材：无
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- 课程作业：[Spring2023](https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2023-spring.php) (5 个 lab，几乎覆盖了主流深度学习的所有领域；部分作业colab上可能无法打开，这时候可以参考弘毅老师的github), [Spring2025](https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2025-spring.php) (主要关注 AI Agent 等 LLM 相关领域)
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