ML-Course-Notes 学习资料汇总 - 分享机器学习课程和讲座笔记

ML-Course-Notes 是一个由 dair-ai 组织维护的开源项目,旨在收集和分享与机器学习、自然语言处理和人工智能相关的课程和讲座笔记。这个项目为学习者提供了丰富的学习资源,覆盖了从基础到高级的多个主题。

主要内容

该项目包含以下几个主要部分的课程笔记:

1. 机器学习专项课程 (2022)

   • 由 Andrew Ng 教授讲授的 Coursera 机器学习专项课程笔记

2. MIT 6.S191 深度学习导论 (2022)

   • 包括神经网络基础、RNN和Transformers、计算机视觉等主题

3. CMU 神经网络用于自然语言处理 (2021)

   • 介绍用于NLP的神经网络基础知识

4. CS224N: 基于深度学习的自然语言处理 (2022)

   • 斯坦福大学的NLP课程,涵盖词向量、神经分类器等内容

5. CS25: Transformers United

   • 专门讲解Transformer模型的课程

6. 神经网络:从零到英雄

   • Andrej Karpathy的神经网络系列课程

7. 其他讲座

   • 包括扩散模型、RLHF等前沿主题

如何使用

1. 访问项目的 GitHub 仓库
2. 浏览感兴趣的课程和讲座笔记
3. 点击相应的链接查看详细的笔记内容
4. 如果发现有用的资源,可以给项目加星标收藏

如何贡献

该项目欢迎社区贡献,参与方式如下:

1. 从课程列表中选择一个课程和讲座
2. 撰写笔记,最好使用 Google Docs、Notion 或 GitHub 仓库
3. 仔细修改和检查笔记质量
4. 完成后在项目中提交 Pull Request

如果你有任何问题,可以在项目中提 issue 或在 Twitter 上联系维护者。

同时也欢迎加入项目的 Discord 社区,与其他学习者交流讨论。

ML-Course-Notes 为机器学习爱好者提供了宝贵的学习资源。无论你是初学者还是有经验的从业者,都可以在这里找到有价值的内容。通过社区协作,我们可以共同建设一个更加丰富和全面的机器学习教育资源库。