台大資訊 深度學習之應用 | ADL 1.1: What is ML? 甚麼是機器學習?

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台大資訊 深度學習之應用 | ADL 5.1: Word Representation Review

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台大資訊 深度學習之應用 | ADL 1.2: What is DL? 甚麼是深度學習?

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台大資訊 深度學習之應用 | ADL 4.1: Attention Mechanism 注意力機制

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台大資訊 深度學習之應用 | ADL 10.2: RAG Framework 基本設計流程

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台大資訊 深度學習之應用 | ADL TA Recitation: LLM Basics \u0026 Architecture 大型語言模型基礎與架構

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台大資訊 深度學習之應用 | ADL 2.5: Backpropagation 效率地計算大量參數

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台大資訊 深度學習之應用 | ADL 10.3: Advanced RAG 如何改進 RAG 效果呢？

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台大資訊 深度學習之應用 | ADL 15.2: (Hard) Prompt-Tuning, LM-BFF 用自然語言提示模型

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台大資訊 深度學習之應用 | ADL 2.2: What is a Model? 模型是甚麼?

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台大資訊 深度學習之應用 | ADL 12.5: Multi-Agent Systems 多人討論後效果更加

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台大資訊 深度學習之應用 | ADL 14.3: LaMDA 專門處理對話生成的語言模型

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台大資訊 深度學習之應用 | ADL 1.3: How to Apply? 如何應用深度學習?

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台大資訊 深度學習之應用 | ADL 16.1: Beyond Supervised Learning

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台大資訊 深度學習之應用 | ADL 4: Gating Mechanism 帶你了解LSTM與GRU的細節

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台大資訊 深度學習之應用 | ADL 14.1: Model Pre-Training

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台大資訊 深度學習之應用 | ADL 7.2: Attention Applications 注意力的各式應用

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台大資訊 深度學習之應用 | ADL 4.2: Attention Applications 注意力的各種應用

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台大資訊 深度學習之應用 | ADL 1.3: How to Apply? 如何應用深度學習?

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台大資訊 深度學習之應用 | ADL 3.2: Language Modeling 語言模型

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台大資訊 深度學習之應用 | ADL 3.1: Word Representations 用機器看得懂的方式表示詞彙

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台大資訊 深度學習之應用 | ADL TA Recitation: Mixture-of-Experts (MoE) Architecture 混合專家模型的架構

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