提供丰富的线性代数、统计学和机器学习问题;涵盖从易到难的多种难度级别;每日挑战功能,激发学习动力
Deep-ML Practice Problems | #机器学习
Play to Xcode:设计直接变成代码,一键发布 App Store
✨ 完整迁移:组件、页面、样式无缝导出
⚡️ 1:1 还原:所有交互逻辑与动画精准复刻
🔗 连接真实数据:支持 JSON 文件 & 自定义 API
🤖 AI 集成:轻松调用 OpenAI 等热门 API
🛠 SwiftUI & UIKit 兼容:自由混用,适配现有代码
🔄 持续更新:Swift Package 一键同步最新版本
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课程从基本原理出发,构建了这些模型的数学框架。学生将通过构建一个简单的图像扩散模型来实践这些概念,并在过程中获得随机微分方程的实用知识,这些知识在许多其他领域都是有用的。
课程包括自包含的课程笔记、讲座和实验室练习,旨在让学生通过实践来理解理论。实验室练习包括三个部分:与随机微分方程的操作、流匹配和得分匹配、以及条件图像生成。此外,课程还邀请了来自 Toyota Research 和 MIT 的客座讲师,分享了生成式机器人和蛋白质设计的最新进展。
课程要求学生具备线性代数、实分析和基础概率论的知识,并熟悉 Python 和 PyTorch。