ML-Course-Notes

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。