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从Python到水一篇AI论文(核心 or Sci三区+)(目录)

二十三岁的有德 2023-03-28 原文
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第一篇 快速学完 Python

001 (Python+水论文合集)为什么录这个合集,这个合集会讲哪些内容?
002 Typora 的使用(markdown 的使用)
003 计算机基础之编程和编程语言
004 计算机五大组成(计算机组成原理)
005 计算机操作系统(什么是文件和应用程序)
006 编程语言分类(我总不能扣内存条用计算机吧)
007 Python、Anaconda、pip、Pycharm、Jupyter都是啥?
008 Python、Anaconda、pip、Pycharm、Jupyter 的下载
009 Pycharm的使用(各种骚操作和快捷键)
010 Python 重中之重的变量
011 Python 的打印(花式变色打印)和注释(为什么加个#号就能注释)
012 Python约定俗称的常量
013 Python 变量的内存管理(学点底层东西显得你异于常人)
014 Python 的数据类型(数字、字符串、列表、字典)
015 Python 的输入输出和字符串格式化(终于可以和计算机交流了)
016 Python 中的基本运算符.py
017 Python 流程控制之 if 判断
018 人生中第一次用 Python 写的一个小程序_猜年龄(再次强调,重视基础)

第二篇 数学基础知识概要(待续)

第三篇 机器学习(待续)

第四篇 Sklearn(待续)

第五篇 深度学习(待续)

第六篇 Pytorch(待续)

第七篇 Transformer

Transformer、GPT、BERT,预训练语言模型的前世今生(理论)

00 预训练语言模型的前世今生(全文 24854 个词)
03 什么是预训练(Transformer 前奏)
04 统计语言模型(n元语言模型)
05 神经网络语言模型(独热编码+词向量的起源)
06 Word2Vec模型(第一个专门做词向量的模型,CBOW和Skip-gram)
07 预训练语言模型的下游任务改造简介(如何使用词向量)
08 ELMo模型(双向LSTM模型解决词向量多义问题)
09 什么是注意力机制(Attention )
10 Self-Attention(自注意力机制)
1001 Attention 和 Self-Attention 的区别(还不能区分我就真的无能为力了)
11 Self-Attention相比较 RNN和LSTM的优缺点
12 Masked Self-Attention(掩码自注意力机制)
13 Multi-Head Self-Attention(从空间角度解释为什么做多头)
14 Positional Encoding (为什么 Self-Attention 需要位置编码)
1401 位置编码公式详细理解补充
15 Transformer 框架概述
16 Transformer 的编码器(Encodes)——我在做更优秀的词向量
17 Transformer 的解码器(Decoders)——我要生成一个又一个单词
18 Transformer 的动态流程
19 Transformer 解码器的两个为什么(为什么做掩码、为什么用编码器-解码器注意力)

通过 Pytorch 构建 Transformer 框架(真实战,不做调包侠)

00 通过 Pytorch 实现 Transformer 框架完整代码
000 通过 Pytorch 实现 Transformer 框架完整代码(带注释)
02 Transformer 中 Add&Norm (残差和标准化)代码实现
0201 为什么 Pytorch 定义模型要有一个 init 和一个 forward,两者怎么区分
03 Transformer 中的多头注意力(Multi-Head Attention)Pytorch代码实现
04 Transformer 中的位置编码的 Pytorch 实现
05 Transformer 中的前馈神经网络(FFN)的实现

第八篇 Latex(待续)

第九篇 相关杂篇

00 你想要学习的 AI+Python,捷径在这里
01 如何具备编程思想(以 Python 举例)

第十篇 导师不敢和你说的水论文隐藏技巧

01 水一篇论文该如何“创新”,如何判断?
03 模型复现后,性能低了怎么办?
04 论文模型需不需要继承
05 没有继承且无法复现论文模型怎么办?如何做一个好的学术裁缝
06 顶刊、顶会、水刊的论文读哪个,如何做一个称职的学术裁缝
07 毕业论文,小论文和综述的区别,三者怎么进行换汤不换药转换
08 研一新生和学术摆烂党不听这一期,我直摇头,哎~

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机器学习-项目杂记(目录)
Python能干啥-项目杂记(目录)
大数据分析和人工智能科普
人工智能(机器学习)学习之路推荐
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曾Python培训讲师-Python开发无包装简历

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