【中文配音】MIT 6.5940-高效的机器学习人工智能 | 麻省理工MIT 6.5940 2023秋

合集 · 人工智能-大模型 (62)

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Parts

  1. P1 · 01 课程导论
  2. P2 · 02 神经网络基础
  3. P3 · 03 剪枝与稀疏化(上)
  4. P4 · 04 剪枝与稀疏化(下)
  5. P5 · 05 量化(上)
  6. P6 · 06 量化(下)
  7. P7 · 07 神经架构搜索(上)
  8. P8 · 08 神经架构搜索(下)
  9. P9 · 09 知识蒸馏
  10. P10 · 10 MCUNet:微控制器上的TinyML
  11. P11 · 11 TinyEngine与并行处理
  12. P12 · 12 Transformer与大模型(上)
  13. P13 · 13 Transformer与大模型(下)
  14. P14 · 14 视觉Transformer
  15. P15 · 15 GAN、视频与点云
  16. P16 · 16 扩散模型
  17. P17 · 17 分布式训练(上)
  18. P18 · 18 分布式训练(下)
  19. P19 · 19 端侧训练与迁移学习
  20. P20 · 20 高效微调与提示工程
  21. P21 · 21 量子计算基础
  22. P22 · 22 量子机器学习
  23. P23 · 23 抗噪量子机器学习
Description
MIT 6.5940 EfficientML 高效机器学习完整课程,系统讲透如何让神经网络在端侧与受限算力环境中高效训练和推理。

📌 本期看点
· 剪枝、稀疏化、量化、知识蒸馏与神经架构搜索
· TinyML、MCUNet、TinyEngine与端侧训练
· Transformer、大模型高效微调、扩散模型与量子机器学习

🧭 观看指南
共23讲,全部为中文配音版,已排除同课的Zoom重复录制版本。

🎯 适合人群
算法工程师、AI工程师、计算机专业学生,以及关注模型压缩、端侧部署和高效训练的学习者。

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