https://github.com/mlnlp-world/machinelearning2025spring--notes

Notes about courses Machine Learning 2025 Spring by Hung-yi Lee
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Notes about courses Machine Learning 2025 Spring by Hung-yi Lee

Host: GitHub
URL: https://github.com/mlnlp-world/machinelearning2025spring--notes
Owner: MLNLP-World
Created: 2025-09-22T11:44:59.000Z (8 months ago)
Default Branch: main
Last Pushed: 2025-09-22T11:53:17.000Z (8 months ago)
Last Synced: 2025-10-22T08:31:19.876Z (7 months ago)
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《李宏毅机器学习2025春》

项目动机/
课程简介/
课程资源/
笔记/
组织者/
贡献者

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## 项目动机

《机器学习2025春》是**李宏毅老师**（计算机科学家，台湾大学电机工程学系教授）主讲的一系列机器学习视频。本项目收集了我们在暑假期间学习《机器学习2025春》过程中详细的**markdown笔记**。我将该**markdown**笔记开源，希望与大家共同学习进步.

>本项目的特色：
>**markdown笔记**与原课程视频一一对应，可以帮助大家一边听课一边理解。

课程视频**共12节**，视频时长由半小时到两小时不等.由于篇幅问题，我将reason_eval、reason_shorter、edit三个视频合成为一篇笔记**Model Editing**。

本项目所用徽章来自互联网，如侵犯了您的图片版权请联系删除，谢谢。

## 课程简介

本项目分享的课程==机器学习 2025 春==是台湾大学李宏毅教授面向**生成式 AI** 时代的最新课程，融合经典机器学习与前沿生成模型、AI Agent 技术，以生动案例和实践项目帮助学生掌握从基础到前沿的全栈能力。

本课程不仅涵盖`监督学习`、`无监督学习`、`迁移学习`等传统机器学习方法，还重点引入了生成式 AI 推理能力和AI Agent 多步骤任务执行两大前沿主题。李宏毅教授通过实际演示，如利用 ChatGPT 生成讲稿、Breezy Voice 合成语音、Heygen 制作数字人视频，让学生直观感受生成式 AI 的应用潜力。

同时，课程深入剖析了`自回归生成`、`Token 化原理`、**Transformer** 与 **Mamba**架构的优缺点，并通过订餐等生活化案例讲解 Agent 的规划、工具调用和交互判断能力。这使得学生在掌握技术原理的同时，也能学会将其落地到实际场景中。

## 课程资源

- 课程网址：[ML 2025 Spring](https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2025-spring.php)
- 李宏毅老师Youtube主页（亦可从主页进入观看）：[Hung-yi Lee](https://www.youtube.com/@HungyiLeeNTU)
- Bilibili课程网址：[BV1aiADewEBC](https://www.bilibili.com/video/BV1aiADewEBC/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click)

此外，本门课程还附带有课堂练习，老师还附带有相应的代码实现。可从课程网址[ML 2025 Spring](https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2025-spring.php)中查看相应练习

## 笔记