[評價] 109-2 李宏毅機器學習 | 電影影評網
![[評價] 109-2 李宏毅機器學習](https://i.imgur.com/FK6P5g9.jpg)
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![[評價] 109-2 李宏毅機器學習](https://i.imgur.com/FK6P5g9.jpg)
作者unmolk (UJ)
看板NTUcourse
標題[評價] 109-2 李宏毅 機器學習
時間Mon Jul 5 15:51:27 2021
※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途?(須保留原作者 ID) (是/否/其他條件):是 哪一學年度修課: 109-2 ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師,以方便收錄) 李宏毅 λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關) 電機系/所必、選修,資管系承認外系選修 δ 課程大概內容 1. Regression 2. Classification 3. CNN 4. Self-attention 5. Transformer 6. GAN 7. BERT 8. Autoencoder 9. Explainable AI 10. Attack 11. Adaptation 12. RL 13. Compression 14. Life-long Learning 15. Meta Learning Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★ 缺學分:★★★★★ 想要A+:★★★★★ 想大概知道ML在幹嘛:★★★★★ 想實際操作ML套件與模型:★★★★★ 喜歡讀Paper:★★★★★ 想知道ML原理:★★★☆ 數學很爛但還是想學ML:★★★★★ 很忙:★★★★★ 有GPU(買Colab或是實驗室有資源):★★★★★ η 上課用書(影印講義或是指定教科書) 老師自製講義,搭配各種超級新的paper(在講義上會出現一個月前發在arxiv的paper) μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 老師用投影片上課,基本上也不太需要抄筆記,老師的投影片寫得很清楚了。每門課都會 錄影,每週都有作業,作業的話助教也會有投影片講解,也有一定能跑的程式可以用,佛 心公司... 老師講話滿清楚,兩倍速聽完全沒問題,要四倍應該也可以,而且投影片會埋一些梗,上 課會出現動漫梗我覺得滿不錯的,GAN那次的作業甚至是生成動漫女主圖像XD σ 評分方式(給分甜嗎?是紮實分?) 15次作業取10次最高,每份...
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