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cs-self-learning
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Jack Chan 2022-05-12 07:13:33 +08:00 committed by GitHub
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docs/CS学习规划.md
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#### 入门课 #### 入门课
- [Coursera: Deep Learning](深度学习/CS230.md) - [Coursera: Deep Learning](深度学习/CS230.md)
- [台湾国立大学：李宏毅机器学习](深度学习/LHY.md) - [国立台湾大学：李宏毅机器学习](深度学习/LHY.md)
#### 计算机视觉 #### 计算机视觉

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docs/深度学习/LHY.md
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# 台湾国立大学：李宏毅机器学习 # 国立台湾大学：李宏毅机器学习
## 课程简介 ## 课程简介
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- 课程难度：🌟🌟🌟🌟 - 课程难度：🌟🌟🌟🌟
- 预计学时：80 小时 - 预计学时：80 小时
李宏毅老师是台湾国立大学的教授，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。 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。
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、 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、
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。 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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mkdocs.yml
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@ -157,7 +157,7 @@ nav:
- "UCB CS189: Introduction to Machine Learning": "机器学习/CS189.md" - "UCB CS189: Introduction to Machine Learning": "机器学习/CS189.md"
- 深度学习: - 深度学习:
- "Coursera: Deep Learning": "深度学习/CS230.md" - "Coursera: Deep Learning": "深度学习/CS230.md"
- "台湾国立大学：李宏毅机器学习": "深度学习/LHY.md" - "国立台湾大学：李宏毅机器学习": "深度学习/LHY.md"
- "Stanford CS231n: CNN for Visual Recognition": "深度学习/CS231.md" - "Stanford CS231n: CNN for Visual Recognition": "深度学习/CS231.md"
- "Stanford CS224n: Natural Language Processing": "深度学习/CS224n.md" - "Stanford CS224n: Natural Language Processing": "深度学习/CS224n.md"
- "Stanford CS224w: Machine Learning with Graphs": "深度学习/CS224w.md" - "Stanford CS224w: Machine Learning with Graphs": "深度学习/CS224w.md"