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深度學習 吳尙鴻 一退心得 給後續看到深度學習4個字就想修的人的建議

看到ppt上說期初考很簡單的請注意到他的名次是1 全部看過一遍就好這句話背後是26+78+50頁slide基本每頁都有一個要學的東西 不過這麼說主要也是我機率學的太差,每個公式我都要重新證明、理解然後讓AI出幾題基本題給我寫我才感覺自己比較清楚這個function 或 distribution具體為什麼這個random variable丟進去出來長這樣,然後怎麼用, 不過distribution有學好前面55頁都可以很快看到過去 看完後,教授說要寫的hw其實總共只有5個,從定義去推在做一下代換很簡單就推出來了,不過我真的花太多時間了,不可能不顧主科 第三章介紹專有名詞,像是learning rate, condition ,還有要解一個function ,analytic 跟 numeric兩種不同方法,主要講解numeric的運作,圖解的很清楚,第一次直觀的理解具體learning rate 在loss function 的運作 教授第一節課說的沒錯,機率沒學好就先退掉,然後先學ML,完全是不撞南牆不回頭 上面建議供參考,個人的基礎很差,或許你看了覺得很簡單也說不定,如果是這樣,那內容蠻有趣的,非常推薦
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B2-1 這是資工系的現況,如果你覺得你不屬於95%的人,那whatever