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摘要: 斯坦福 ENGR108 矩阵论与应用线性代数笔记(全) 📚 课程介绍 P1:L1.1 在本节课中,我们将介绍《应用线性代数导论》这门课程及其配套资源。我们将了解课程的基本信息、学习资源的使用方法,以及如何通过实践来掌握这门课程的核心内容。 大家好,我是 Stephen Boyd,我是《应用线性代数 阅读全文
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摘要: 斯坦福 CS520 知识图谱课程笔记(全) 课程 P1:L1 - 知识图谱简介 🧠 在本节课中,我们将要学习知识图谱的基本概念,了解它为何在当今的计算领域重新受到关注,并探讨其在搜索引擎、数据集成和人工智能等领域的应用。 研讨会概述 本次春季知识图谱研讨会由纳伦和迈克共同组织。 我们组织这次研讨会 阅读全文
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摘要: 斯坦福 CS336 从零构建大语言模型笔记(全) 课程01:大语言模型基础与分词技术 🧠 在本节课中,我们将要学习大语言模型的基础知识,并深入探讨其构建流程中的第一个关键环节:分词技术。我们将了解为什么需要分词,以及如何通过字节对编码(BPE)算法将文本转换为模型可以处理的整数序列。 概述 语言模 阅读全文
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摘要: 斯坦福 CS236 深度生成模型笔记(全) 课程一:深度生成模型导论 🚀 在本节课中,我们将学习深度生成模型的基本概念、哲学背景、广泛应用以及课程的整体结构。我们将探讨为什么生成模型是理解复杂数据的关键,并了解它们如何推动人工智能领域的发展。 概述 深度生成模型旨在学习数据的概率分布,并能够从中生 阅读全文
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摘要: 斯坦福 CS234 强化学习笔记(全) 课程 P1:强化学习导论 - 第一讲 🎯 在本节课中,我们将要学习强化学习的基本概念,了解它与其他人工智能和机器学习领域的区别,并初步接触不确定性下的顺序决策问题。 概述 📖 强化学习关注一个核心问题:一个智能体如何通过与环境交互,学会做出一系列好的决策。 阅读全文
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摘要: 斯坦福 CS231 机器视觉进阶课程笔记(全) 课程 P1:L1 - 计算机视觉中的深度学习介绍 🧠👁️ 在本节课中,我们将要学习计算机视觉与深度学习的基本概念,了解它们如何结合并推动人工智能领域的发展。我们将回顾这两个领域的历史脉络,并概述本课程的结构与目标。 概述 计算机视觉旨在构建能够处理 阅读全文
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摘要: 斯坦福 CS224W 图机器学习笔记(全) 课程 P1:1.1 - 为什么需要图? 🧩 在本节课中,我们将要学习图(Graph)这一数据结构的重要性,以及为什么它是机器学习和数据分析中一个强大且通用的工具。我们将探讨图如何自然地表示现实世界中各种复杂的关系网络,并理解为什么传统的深度学习方法在处理 阅读全文
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摘要: 斯坦福 CS221 人工智能导论笔记(全) 🧠 课程 P1:人工智能概述 在本节课中,我们将一起了解人工智能(AI)的广阔领域。我们将回顾其发展历史,探讨其核心目标,并介绍本课程将采用的核心学习范式。课程内容旨在为初学者提供一个清晰、全面的入门视角。 📜 人工智能简史 人工智能的故事始于1956 阅读全文
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摘要: 斯坦福 CS183f YC 创业课 2017 中文笔记(全) 来源:xdite/cs183f 创业课程 01:为何创业与如何开始 🚀 在本节课中,我们将学习创业的核心理念。课程内容基于Sam Altman和Dustin Moskovitz的分享,旨在帮助你思考创业的动机,并了解创业初期的关键要素。 阅读全文
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摘要: 斯坦福 CS144 计算机网络笔记(全) 课程P1:互联网与IP协议简介 🌐 在本节课中,我们将学习互联网的整体概述及其基本工作原理。我们将探讨互联网的设计原则、其核心的四层模型,并深入了解让互联网得以运行的网络层协议——IP协议。课程结束时,你将能够解释互联网是什么、IP地址如何工作,并能使用工 阅读全文
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