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ML-Course-Notes

ML-Course-Notes

机器学习和AI课程讲义共享平台

本项目汇集和分享机器学习、自然语言处理（NLP）及人工智能（AI）的课程讲义。用户可以在平台上协作整理笔记，涵盖从基础到高级的学习内容，包括监督学习、无监督学习、深度学习、生成模型及强化学习等。讲义来自多位知名讲师的热门课程，如Andrew Ng的机器学习课程、MIT的深度学习导论及CMU的神经网络与NLP课程，内容权威且实用。加入社区，共同提升学习效果。

Machine Learning SpecializationMIT 6.S191CMU Neural Nets for NLPCS224NCS25Github开源项目
访问官网GitHub

ML-Course-Notes 项目介绍

ML-Course-Notes 是一个旨在协作和共享机器学习、自然语言处理和人工智能相关课程笔记的项目。该项目由 Elvis 发起,目前正在积极开发中。

项目内容

该项目涵盖了多个知名的机器学习和深度学习课程,包括:

  • Andrew Ng 的 Machine Learning Specialization (2022)
  • MIT 的 Introduction to Deep Learning (2022)
  • CMU 的 Neural Nets for NLP (2021)
  • Stanford 的 Natural Language Processing with Deep Learning (2022)
  • Stanford 的 Transformers United
  • Andrej Karpathy 的 Neural Networks: Zero to Hero 系列

对于每门课程,项目提供了详细的信息表格,包括:

  • 课程名称和描述
  • 视频链接
  • 笔记链接
  • 笔记作者

此外,项目还包含一些杂项讲座的笔记,如扩散模型和基于人类反馈的强化学习。

项目特点

  1. 内容全面:涵盖机器学习和深度学习的多个重要领域。

  2. 结构清晰:按课程和讲座组织,便于查找和学习。

  3. 开放协作:欢迎贡献者参与笔记编写,扩充项目内容。

  4. 持续更新:标记"WIP"(Work in Progress)的内容正在开发中。

  5. 高质量:注重笔记质量,要求贡献者在提交前仔细修改。

如何贡献

项目欢迎贡献者参与笔记编写。贡献流程如下:

  1. 从指定列表中选择课程和讲座。
  2. 开始写作前先创建 issue,避免重复工作。
  3. 在 Google 文档、Notion 或 GitHub 仓库中撰写笔记。
  4. 仔细修改以确保质量。
  5. 完成后提交 Pull Request。

贡献者可以通过 Discord 或 Twitter 与项目发起人联系,获取更多信息。

总的来说,ML-Course-Notes 是一个优秀的机器学习课程笔记协作平台,为学习者提供了丰富的学习资源。

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