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RSS订阅原创 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 心得第三弹
本期的任务主要分为必修和选修部分，必修部分主要包括从3.7至4.8的“批量归一化”与“卷积神经网络”的理论学习，选修部分则是第6章“自注意力机制”与第19章“ChatGPT”的理论学习，再加上运用自注意力机制进行声音分类的实践操作。由于篇幅的限制，本文只记录必修的部分，选修部分我会另外写一篇博客进行介绍。
2024-09-03 14:39:12
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原创 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 心得第二弹
本期的任务有两块，一个是自主阅读学习的任务，另外一个是实践的任务。自主阅读学习的任务是学习教材的3.3至3.6章节，实践任务则是《深度学习详解》的Homework3 CNN的内容，即通过一个较小的10种食物的图像的数据集训练一个模型完成图像分类的任务。
2024-08-31 18:07:14
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原创 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 心得第一弹
在完成了上一期的Datawhale夏令营后，我从上一期的AI夏令营受益匪浅（详情可见我之前的博客，发了总共4弹的心得），因此我打算继续报名AI夏令营。这一次我报名的课程是“李宏毅深度学习(进阶班)”，主要的任务就是跟着经典书籍《LeeDL-Tutorial机器学习详解》（即“苹果书”，台湾大学李宏毅教授著），GitHub上有该书的链接：“跟李宏毅学深度学习班”分为基础班和进阶班两班，由于我在上半年自学过吴恩达（Andrew Ng）老师的机器学习相关课程，自认为有一定基础，遂报进阶班。
2024-08-27 22:07:18
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原创 Datawhale AI夏令营 从零入门 AI 逻辑推理 心得第四弹
好了，经过了前三次任务的学习，终于到了激动人心的“见真章”的时候了！在本次任务中，我们需要独立完成大赛的所有要求，这无疑是难度最大的一次挑战！在经过了一次次的训练之后，我们终于可以提交出一份完美的答卷了！再一次点开比赛的官网，上传数据集，漂亮！0.7274拿下！（这个0.8479是我用gpt-4o的API跑出来的数据，算作弊了哈）也算是圆满地结束了本次夏令营。开源是世界上最伟大的思想！让我们这些小白才有了接触这些知识的机会！
2024-08-03 22:34:42
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原创 Datawhale AI夏令营 从零入门 AI 逻辑推理 心得第三弹
在经过了前两次作业的摸索之后，我们对魔搭notebook云电脑的操作、大模型API的调用以及机器学习相关的流程、调试有了一定程度的了解。因此，我们的第三项任务便来到了重头戏——与赛题要求相一致的，使用开源大模型与数据集进行逻辑推理。我们在拿到开源的大模型时，原本的模型是针对各个领域的，其覆盖面虽广，但不一定能做到精通。尤其是处理像逻辑推理一样对思维的要求较高的任务时，原本的大模型不一定能够较好地完成我们的任务，因此，我们需要对大模型进行微调。
2024-07-31 22:40:19
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原创 Datawhale AI夏令营 从零入门 AI 逻辑推理 心得第二弹
完成了上一次的任务之后，大家都对AI大模型的相关概念（如API的调用，模型的训练等），亦或是云计算平台的相关操作流程，有了初步的了解。所以这次，Datawhale平台只是提供了一块一块的代码（如图），需要我们自己去写出ipynb的文件，附件中的ipynb文件便是我自己一步步把原有的代码cv上去的（上次是直接把ipynb文件给我们自己去跑）。Datawhale平台提供的代码这次的任务我是在29日晚的直播结束之后才开始执行的。
2024-07-29 23:06:00
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原创 Datawhale AI夏令营 从零入门 AI 逻辑推理 心得第一弹
一次偶然的机会，看到了Datawhale的AI夏令营，授课的内容正是当下火热的机器学习——人工智能技术发展的根基。可以说，没有机器学习理论的发展，也没有人工智能的今天。但是呢，学习机器学习的过程并不是那么容易，网上有很多资源：GitHub上的各种开源代码、B站的各种中外网课，亦或是像“西瓜书”“南瓜书”等等，但是对于一个新手来说，确实不知道从哪里下手。但是看到了Datawhale的这个夏令营后，我认为这也许是一次新的机会，于是我果断选择了报名参加。
2024-07-28 11:15:54
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1原创 大佬们C语言小白求助
有一个骑士，第一天获得1英镑，第2,3天获得2英镑，第4,5,6天获得3英镑，如此，之后每n天获得n英镑，用c语言求截至第k天获得的总钱数。如果把标（*）的一行改成了p = i - 1，输出的结果还是0；今天写程序的时候遇到一个小问题，这是程序的片段。如果输入的n是3/4，输出的都是0；但是输入的n是5，输出值是2.
2023-10-26 20:17:40
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空空如也
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