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這是Mark Schmidt在UBC教機器學習的各種課程的課程材料的集合，包括100多個講座的材料，涵蓋了大量與機器學習相關的主題。

Part 1: Computer Science 340

1. Supervised Learning Overview

Exploratory Data Analysis

Decision Trees (Notes on Big-O Notation)

Fundamentals of Learning (Notation Guide)

Probabilistic Classifiers (Probability Slides, Notes on Probability)

Non-Parametric Models

Ensemble Methods

2. Unsupervised Learning Clustering

More Clustering

Outlier Detection

Finding Similar Items

3. Linear Models Least Squares (Notes on Calculus, Notes on Linear Algebra, Notes on Linear/Quadratic Gradients)

Nonlinear Regression

Gradient Descent

Robust Regression

Feature Selection

Regularization

More Regularization

Linear Classifiers

More Linear Classifiers

Feature Engineering

Convolutions

Kernel Methods

Stochastic Gradient

Boosting

MLE and MAP (Notes on Max and Argmax)

4. Latent-Factor Models Principal Component Analysis

More PCA

Sparse Matrix Factorization

Recommender Systems

Nonlinear Dimensionality Reduction

5. Deep Learning Deep Learning

More Deep Learning

Convolutional Neural Networks

More CNNs

Part 2: Data Science 573 and 575

Structure Learning

Sequence Mining

Tensor Basics

Semi-Supervised Learning

PageRank

Part 3: Computer Science 440

A. Binary Random Variables Binary Density Estimation

Bernoulli Distribution

MAP Estimation

Generative Classifiers

Discriminative Classifiers

Neural Networks

Double Descent Curves

Automatic Differentiation

Convolutional Neural Networks

Autoencoders

Fully-Convolutional Networks

B. Categorical Random Variables Monte Carlo Approximation

Conjugate Priors

Bayesian Learning

Empirical Bayes

Multi-Class Classification

What do we learn?

Recurrent Neural Networks

Long Short Term Memory

Attention and Transformers

C. Gaussian Random Variables Univariate Gaussian

Multivariate Gaussian (Motivation)

Multivairate Gaussian (Definition)

Learning Gaussians

Bayesian Linear Regression

End to End Learning

Exponential Family

D. Markov Models Markov Chains

Learning Markov Chains

Message Passing

Markov Chain Monte Carlo

Directed Acyclic Graphical Models

Learning Graphical Models

Log-Linear Models

E. Latent-Variable Models Mixture Models

EM and KDE (Notes on EM)

HMMs and RBMs (Forward-Backward for HMMs)

Topic Models and Variational Inference

VAEs and GANs

介紹口語技術，重點介紹對話和會話系統。深度學習等方法用于自動語音識別、語音合成、影響檢測、對話管理，以及數字助理和語音理解系統的應用。

本課程圍繞講座、作業和課程項目設計，為學生提供建立口語系統的實際經驗。我們將使用現代軟件工具和算法方法。沒有考試。我們的目標是讓每個學生都能做出自己引以為豪的東西。

有四份作業。作業題目: 介紹音頻分析和口語工具 使用Amazon Alexa Skills Kit構建一個完整的對話系統 利用PyTorch實現端到端深度神經網絡語音識別方法 使用高級深度學習工具包進行語音識別(speech brain)和語音克隆

講者：

目錄內容：

第一周: 介紹和聲學語音學 第二周: 對話入門 第三周: 對話中的機器學習 第四周: 課程項目和自動語音識別(ASR)介紹 第五周: 自動語音識別 第六周: 高級ASR 第七周: 帶有現代工具包的口語產品 第八周: 語音合成/從文本到語音(TTS) 第九周: 實用TTS和意義提取 第十周: 海報展示和總結

【導論】麻省理工學院最近開設一門深度學習課程MIT 6.S191，共包含十大主題課程，涵蓋深度學習導論、序列建模、深度視覺、生成模型、強化學習、圖神經網絡、對抗學習、貝葉斯模型、神經渲染、機器學習嗅覺等，圖文并茂，涵蓋最新的前沿內容，非常值得學習！最新一講是深度序列建模。

課程地址：

//introtodeeplearning.com/

課程介紹：

麻省理工學院的深度學習方法的導論課程，應用到計算機視覺，自然語言處理，生物學，和更多! 學生將獲得深度學習算法的基礎知識和在TensorFlow中構建神經網絡的實踐經驗。先修習微積分(即求導數)和線性代數(即矩陣乘法)，我們將在學習過程中嘗試解釋其它內容! Python方面的經驗是有幫助的，但不是必需的。歡迎聽眾!

本課程介紹了深度學習。通過本課程的學習，學生將學習深度學習的理論、模型、算法、實現以及最近的進展，并獲得深度神經網絡訓練的經驗。課程開始于機器學習的基本知識和一些經典深模型,其次是優化技術訓練神經網絡,實現大規模深度學習,多任務深度學習,深遷移度學習, 循環神經網絡, 應用深度學習計算機視覺和語音識別和理解深度學習工作的原因。課程要求學生具備微積分、線性代數、概率、統計和隨機過程的基礎知識。

//dl.ee.cuhk.edu.hk/index.html

2021年春季提供的課程：

• 深度學習的最新進展，如深度強化學習，GAN, RNN與語言模型，視頻分析等。
• 使用流行的DL工具包(例如PyTorch)，實踐深度學習的優化經驗。
• 最終的項目將帶領你完成整個研究過程: 提案構思，討論想法，進行實驗，撰寫報告，并通過演示分享你的工作!

近日，威斯康辛大學麥迪遜分校助理教授 Sebastian Raschka 在推特上宣布了威斯康辛大學《機器學習導論》2020 秋季課程的完結：「教授兩個班級和 230 個學生是相當不錯的體驗，對于那些感興趣的人，我整理了一頁記錄以供參考。」

課程筆記主頁：//sebastianraschka.com/resources/ml-lectures-1.html（持續更新中）

Sebastian Raschka 是威斯康星大學麥迪遜分校的統計學助理教授，致力于機器學習和深度學習研究。他最近的一些研究方法已應用于生物識別領域，解決面部圖像隱私問題，其他的研究重點包括開發與機器學習中的模型評估、對抗攻擊和 AutoML 有關方法和應用程序。他也是《Python 機器學習》一書的作者，曾被科技博客 Analytics Vidhya 評為 GitHub 上具影響力的數據科學家之一。

對想要學習這門課程的學生，Sebastian Raschka 教授的建議是：你至少要熟悉基本編程知識并完成了編程入門課程。

目錄內容： Part I: Introduction

• L01: What is Machine Learning
• L02: Nearest Neighbor Methods Part II: Computational Foundations
• L03: (Optional) Python Programming
• L04: Scientific Computing in Python
• L05: Machine Learning with Scikit-Learn Part III: Tree-Based Methods
• L06: Decision Trees
• L07: Ensemble Methods Part IV: Evaluation
• L08: Model Evaluation Part 1 – Basics: Underfitting & Overfitting
• L09: Model Evaluation Part 2 – Resampling Methods
• L10: Model Evaluation Part 3 – Cross Valdiation
• L11: Model Evaluation Part 4 – Statistical Tests and Algorithm Selection
• L12: Model Evaluation Part 5 – Evaluation Metrics

本課程探索了生成式模型的各種現代技術。生成模型是一個活躍的研究領域: 我們在本課程中討論的大多數技術都是在過去10年發展起來的。本課程與當前的研究文獻緊密結合，并提供閱讀該領域最新發展的論文所需的背景。課程將集中于生成式建模技術的理論和數學基礎。作業將包括分析練習和計算練習。本課程專題旨在提供一個機會，讓你可以將這些想法應用到自己的研究中，或更深入地研究本課程所討論的主題之一。

• 自回歸模型 Autoregressive Model
  • The NADE Framework
  • RNN/LSTM and Transformers
• 變分自編碼器 Variational Autoencoders
  • The Gaussian VAE
  • ConvNets and ResNets
  • Posterior Collapse
  • Discrete VAEs
• 生成式對抗網絡 Generative Adversarial Nets
  • f-GANs
  • Wasserstein GANs
  • Generative Sinkhorn Modeling
• 生成流 Generative Flow
  • Autoregressive Flows
  • Invertible Networks
  • Neural Ordinary Differential Equations
• 基于能量的模型 Energy-Based Models
  • Stein's Method and Score Matching
  • Langevin Dynamics and Diffusions