台湾大学李宏毅机器学习课程

台湾大学李宏毅机器学习课程
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  • 机器学习-1

    • ML Lecture 16 Unsupervised Learning - Auto-encoder
    • ML Lecture 17 Unsupervised Learning
    • ML Lecture 18 Unsupervised Learning
    • ML Lecture 19 Transfer Learning
    • ML Lecture 20 Support Vector Machine (SVM)
    • ML Lecture 21-1 Recurrent Neural Network (Part I)
    • ML Lecture 21-2 Recurrent Neural Network (Part II)
    • ML Lecture 22 Ensemble
    • ML Lecture 23-1 Deep Reinforcement Learning
    • ML Lecture 23-2 Policy Gradient
    • ML Lecture 23-3 Reinforcement Learning
    • ML Lecture 0-1 Introduction of Machine Learning
    • ML Lecture2 Why we need to learn machine learning
    • ML Lecture 1 Regression - Case Study
    • ML Lecture 1 Regression - Demo
    • ML Lecture 2 Where does the error come from
    • ML Lecture 3-1 Gradient Descent
    • ML Lecture 3-2 Gradient Descent (Demo by AOE)
    • ML Lecture 3-3 Gradient Descent
    • ML Lecture 4 Classification
    • ML Lecture 5 Logistic Regression
    • ML Lecture 6 Brief Introduction of Deep Learning
    • ML Lecture 7 Backpropagation
    • ML Lecture 8-1 “Hello world” of deep learning
    • ML Lecture 8-2 Keras 2.0
    • ML Lecture 8-3 Keras Demo
    • ML Lecture 9-1 Tips for Training DNN
    • ML Lecture 9-2 Keras Demo 2
    • ML Lecture 9-3 Fizz Buzz in Tensorflow (sequel)
    • ML Lecture 10 Convolutional Neural Network
    • ML Lecture 11 Why Deep
    • ML Lecture 12 Semi-supervised
    • ML Lecture 13 Unsupervised Learning
    • ML Lecture 14 Unsupervised Learning
    • ML Lecture 15 Unsupervised Learning

  • 对抗生成网络GAN

    • GAN Lecture 2 (2018) Conditional Generation
    • GAN Lecture 3Unsupervised Conditional Generation
    • GAN Lecture 4 (2018) Basic Theory
    • GAN Lecture 5 (2018) General Framework
    • GAN Lecture 6 (2018) WGAN, EBGAN
    • GAN Lecture 7 (2018) Info GAN, VAE-GAN, BiGAN
    • GAN Lecture 8 (2018) Photo Editing
    • GAN Lecture 9 (2018) Sequence Generation
    • GAN Lecture 10Evaluation & Concluding Remarks
    • GAN Lecture 1 (2018) Introduction

  • 机器学习-2

    • Anomaly Detection (2 7) (2)
    • Anomaly Detection (3 7)
    • Anomaly Detection (4 7)
    • Anomaly Detection (5 7)
    • Anomaly Detection (6 7)
    • Anomaly Detection (7 7)
    • Attack ML Models (1 8)
    • Attack ML Models (2 8)
    • Attack ML Models (3 8)
    • Attack ML Models (4 8)
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    • Attack ML Models (7 8)
    • Attack ML Models (8 8)
    • Explainable ML (1 8)
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    • Explainable ML (4 8)
    • Explainable ML (5 8)
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    • Explainable ML (7 8)
    • Explainable ML (8 8)
    • The Next Step for Machine Learning
    • Anomaly Detection (1 7)

  • 深度学习理论

    • Deep Learning Theory 1-2 Potential of Deep
    • Deep Learning Theory 1-3
    • Deep Learning Theory 2-1 When Gradient is Zero
    • Deep Learning Theory 2-2 Deep Linear Network
    • Deep Learning Theory 2-3
    • Deep Learning Theory 2-4
    • Deep Learning Theory 2-5
    • Deep Learning Theory 3-1
    • Deep Learning Theory 3-2
    • Deep Learning Theory 1-1

  • 高级机器学习

    • Review Basic Structures for Deep Learning Models-2
    • Computational Graph & Backpropagation
    • Deep Learning for Language Modeling
    • Spatial Transformer Layer
    • Highway Network & Grid LSTM
    • Recursive Network
    • Conditional Generation by RNN & Attention
    • Pointer Network
    • Batch Normalization
    • SELU
    • Tuning Hyperparameters
    • Interesting things about deep learning
    • Generative Adversarial Network
    • Improved Generative Adversarial Network
    • RL and GAN for Sentence Generation and Chat-bot
    • 機械学習で美少女化 ~ あるいはNEW GAME! の世界
    • Imitation Learning
    • Evaluation of Generative Models
    • Ensemble of GAN
    • Energy-based GAN
    • Video Generation by GAN
    • A3C
    • Gated RNN and Sequence Generation
    • Review Basic Structures for Deep Learning Models-1

  • 深度强化学习

    • DRL Lecture 2 Proximal Policy Optimization (PPO)
    • DRL Lecture 3 Q-learning (Basic Idea)
    • DRL Lecture 4 Q-learning (Advanced Tips)
    • DRL Lecture 5 Q-learning (Continuous Action)
    • DRL Lecture 6 Actor-Critic
    • DRL Lecture 7 Sparse Reward
    • DRL Lecture 8 Imitation Learning
    • DRL Lecture 1 Policy Gradient (Review)

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    课时介绍

    Attack ML Models (8 8)

    课程介绍

    李宏毅（（Hung-yi Lee）目前任台湾大学电机工程学系和电机资讯学院的助理教授，他曾于2012年获得台湾大学博士学位，并于2013年赴麻省理工学院（MIT）计算机科学和人工智能实验室做访问学者。他的研究方向主要是语义理解、语音识别、机器学习和深度学习）老师的机器学习课程以机器学习和深度学习的基础知识为主，包含了AI领域的各种最新知识和技术点。课程深入简出，通俗易懂，颇受欢迎，非常适合对AI感兴趣的学习者。本课程已经获得李宏毅老师授权。
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