Difference between revisions of "机器学习培训"

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=课程内容=
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==第一期==
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[[2021.11-2021.12]]
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2021.11.9 第1章机器学习算法概述[[:File:第1章机器学习算法概述.pdf]]


机器学习概述，算法介绍，类型，pytorch
作业1：假设机器需要学习得到的X与Y的对应关系是求和，用numpy的方法实现机器学习的过程


2021.11.16 第2课机器学习算法概述[[:File:ML第2课卷积层全链层.pdf]] [[:File:ML第2课卷积层全链层-笔记版.pdf]]
作业2：第一个作业在ppt中。第二个作业：假设卷积核不是3x3而是1x1，运用卷积核的概念继续实现作业1的工作
2021.11.23 第3课机器学习算法概述[[:File:ML第3课池化层遗忘层.pdf]]
[[作业1的提示]]
2021.11.30 第4课机器学习 作业解答及其他类型ML简介
[[作业1答案，待完善]]
2021.12.07 第5课机器学习类型概述
[[:File:ML5.1监督和无监督.pdf]] [[:File:ML5.2AE&VAE.pdf]] [[:File:ML5.3GAN.pdf]]
2021.12.14 第6课pytorch
[[:File:MLtrain_file.zip]]
2021.12.14 第7课pytorch
[[:File:MLClassifier.zip]]
2021.12.28 第8课pytorch
[[:File:MLAuto-encoder.zip]]


==第二期==
==第二期==

Revision as of 07:22, 14 January 2022

  • 时间：每周二晚7点，暂定线上
  • 地点：15楼休息室1503
  • 备注：
  1. 总共约一学期，八节课
  2. 一节课一个半小时
  3. 腾讯会议 729 707 3614
  4. 推荐课程cs231n http://cs231n.stanford.edu/schedule.html 作业值得做

课程内容

第一期

第一期 2021.11-2021.12 2021.11.9 第1章机器学习算法概述File:第1章机器学习算法概述.pdf

作业1：假设机器需要学习得到的X与Y的对应关系是求和，用numpy的方法实现机器学习的过程


2021.11.16 第2课机器学习算法概述File:ML第2课卷积层全链层.pdf File:ML第2课卷积层全链层-笔记版.pdf

作业2：第一个作业在ppt中。第二个作业：假设卷积核不是3x3而是1x1，运用卷积核的概念继续实现作业1的工作


2021.11.23 第3课机器学习算法概述File:ML第3课池化层遗忘层.pdf

作业1的提示


2021.11.30 第4课机器学习 作业解答及其他类型ML简介

作业1答案，待完善


2021.12.07 第5课机器学习类型概述

File:ML5.1监督和无监督.pdf File:ML5.2AE&VAE.pdf File:ML5.3GAN.pdf


2021.12.14 第6课pytorch

File:MLtrain_file.zip


2021.12.14 第7课pytorch

File:MLClassifier.zip


2021.12.28 第8课pytorch

File:MLAuto-encoder.zip

第二期

2022.02-

https://github.com/WillKoehrsen/Machine-Learning-Projects

课题

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