开源软件名称（OpenSource Name）：

Fafa-DL/Lhy_Machine_Learning

开源软件地址(OpenSource Url)：

https://github.com/Fafa-DL/Lhy_Machine_Learning

开源编程语言(OpenSource Language)：

Jupyter Notebook 100.0%

开源软件介绍(OpenSource Introduction)：

李宏毅2021/2022春季机器学习课程课件及作业

重磅须知

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；

ppt/pdf支持直链下载。

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更新日志

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 HW05
2021/04/16	更新Self-Supervised Learning 及 HW06
2021/04/30	更新Explainable AI&Adversarial Attack 及 HW07&HW08
2021/05/06	更新Domain Adaptation 及 HW09&HW10
2021/05/21	更新RL 及 HW11
2021/05/28	更新Quantum ML
2021/06/04	更新Life-Long&Compression 及 HW12
2021/06/11	更新Meta Learning 及 HW13&HW14
2021/06/18	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，总资料放入百度云盘-提取码：sv1i
2022/02/17	2022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HW2
2022/03/05	更新Lecture 3:Images input，HW3
2022/03/13	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HW6
2022/04/16	更新HW7
2022/04/23	更新HW8
2022/04/30	更新Lecture 9 & Lecture10，HW9
2022/05/06	更新HW10
2022/05/13	更新HW11，部分Lecture10教学视频
2022/05/24	更新HW12
2022/05/30	更新HW13
2022/06/10	更新HW14、HW15
2022/07/03	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

交流群与课程地址

B站主页	啥都会一点的研究生
人工智能技术探讨群1	78174903
人工智能技术探讨群2	571218304
人工智能技术探讨群3	584723646

名称	项目
2021课程主页	李宏毅2021春季机器学习
2022课程主页	李宏毅2022春季机器学习
B站视频合集	(强推)李宏毅2021春机器学习课程
2021视频及资料目录	链接
2022视频及资料目录	链接

课程资料直链

章节	2021前置知识	2022补充	选修	作业
Lecture 1	（上）机器学习基本概念简介（下）机器学习基本概念简介	Video: 2022-机器学习相关规定 2022-Colab教学 2022-Pytorch Tutorial 1 2022-Pytorch Tutorial 2 PDF: Rules Chinese class course intro Pytorch Tutorial 1 Pytorch Tutorial 2 Colab Tutorial Environment Setup	深度学习简介反向传播预测-宝可梦分类-宝可梦逻辑回归	Video Slide Code Submission
Lecture 2	（一）局部最小值 (local minima) 与鞍点 (saddle point) （二）批次 (batch) 与动量 (momentum) （三）自动调整学习率 (Learning Rate) （四）损失函数 (Loss) 也可能有影响	Video: 2022-再探宝可梦、数码宝贝分类器 — 浅谈机器学习原理 PDF: Theory	Gradient Descent (Demo by AOE) Beyond Adam (part 1) Beyond Adam (part 2)	Video Slide Code Submission
Lecture 3	卷积神经网络CNN	Video: 为什么用了验证集还是过拟合鱼与熊掌可以兼得的机器学习 PDF: Validation Why Deep	Spatial Transformer Layer	Video Slide Code Submission
Lecture 4	自注意力机制(Self-attention)（上）自注意力机制(Self-attention)（下）	Video: [None] PDF: [None]	RNN(part 1) RNN(part 2) GNN(part 1) GNN(part 2)	Video Slide Code Submission
Lecture 5	类神经网络训练不起来怎么办（五）批次标准化 Transformer（上） Transformer（下）	Video: 各式各样神奇的自注意力机制 (Self-attention) 变型 PDF: xformer	NAT model Pointer network	Video Slide Code Submission
Lecture 6	GAN（一）基本概念介绍 GAN（二）理论介绍与WGAN GAN（三）生成器效能评估与条件式生成 GAN（四）Cycle GAN	Video: [None] PDF: [None]	Theory of GAN (part 1) Theory of GAN (part 2) Theory of GAN (part 3) Deep Generative Model (part 1) Deep Generative Model (part 2) FLOW-based Model	Video Slide Code
Lecture 7	自监督学习（一）芝麻街与进击的巨人自监督学习（二）BERT简介自监督学习（三）BERT的奇闻轶事自监督学习（四）GPT的野望	Video: 如何有效的使用自督导式模型语音与影像上的神奇自督导式学习模型 PDF: Recent Advance of Self-supervied learning for NLP SSL for Speech and Image	BERT (part 1) BERT (part 2) GPT-3	Video Slide Code Submission
Lecture 8	自编码器 (Auto-encoder) (上) – 基本概念自编码器 (Auto-encoder) (下) – 领结变声器与更多应用 Anomaly Detection (1_7) Anomaly Detection (2_7) Anomaly Detection (3_7) Anomaly Detection (4_7) Anomaly Detection (5_7) Anomaly Detection (6_7) Anomaly Detection (7_7)	Video: [None] PDF: [None]	PCA t-SNE	Video Slide Code Submission
Lecture 9	机器学习的可解释性 (上) – 为什么神经网络可以正确分辨宝可梦和数码宝贝机器学习的可解释性 (下) –机器心中的猫长什么样子	Video: 自然语言处理上的对抗式攻击 Part1 PDF: Adversarial Attack for NLP	[None]	Video Slide Code
Lecture 10	来自人类的恶意攻击 (Adversarial Attack) (上) – 基本概念 2021 - 来自人类的恶意攻击 (Adversarial Attack) (下) – 类神经网络能否躲过人类深不见底的恶意	Video: 自然语言处理上的对抗式攻击 Part2 自然语言处理上的对抗式攻击 Part3 自然语言处理上的模仿攻击 (Imitation Attack) 以及后门攻击 (Backdoor Attack) PDF: Adversarial Attack for NLP	More about Adversarial Attack (1_2) More about Adversarial Attack (2_2)	Video Slide Code Submission
Lecture 11	概述领域自适应 (Domain Adaptation)	Video: 恶搞自督导式学习模型 BERT的三个故事 PDF: More about self-supervised learning		Video Slide Code Submission
Lecture 12	（一）增强式学习和机器学习一样都是三个步骤（二）Policy Gradient 与修课心情（三）Actor-Critic （四）回馈非常罕见的時候怎么办？机器的望梅止渴（五）如何从示范中学习？逆向增強式学习 (Inverse RL)	Video: [None] PDF: [None]		Video Slide Code Submission
Lecture 13	神经网络压缩 (一) - 类神经网络剪枝(Pruning) 与大乐透假说(Lottery Ticket Hypothesis) 神经网络压缩 (二) - 从各种不同的面向來压缩神经网络	Video: [None] PDF: [None]	Proximal Policy Optimization (PPO) Q-learning (Basic Idea) Proximal Policy Optimization (Advanced Tips) Proximal Policy Optimization (Continuous Action) Geometry of Loss Surfaces (Conjecture)	Video Slide Code Submission
Lecture 14	机器终身学习 (一) - 为什么今日的人工智能无法成为天网？灾难性遗忘(Catastrophic Forgetting) 机器終身学习 (二) - 灾难性遗忘(Catastrophic Forgetting)	Video: [None] PDF: [None]		Video Slide Code [Submission]
Lecture 15	元学习 Meta Learning (一) - 元学习和机器学习一样也是三個步骤) 元学习 Meta Learning (二) - 万物皆可 Meta	Video: 各种奇葩的元学习 (Meta Learning) 用法 PDF: Meta	MAML (1) MAML (2) MAML (3) MAML (4) MAML (5) MAML (6) MAML (7) MAML (8) MAML (9) Gradient Descent as LSTM (1_3) Gradient Descent as LSTM (2_3) Gradient Descent as LSTM (3_3) Metric-based (1) Metric-based (2) Metric-based (3) Train+Test as RNN	Video Slide Code Submission