机器学习课程ppt报告的简单介绍

摘要： 台大李宏毅《机器学习》2021课程撒花完结!除了视频、PPT,还有人汇编了...1、答案质量：虽然答案大部分来自助教，但翻译过程中可能存在疏漏，读者在使用过程中需注意甄别，并期待...

台大李宏毅《机器学习》2021课程撒花完结!除了视频、ppt,还有人汇编了...

1、答案质量：虽然答案大部分来自助教，但翻译过程中可能存在疏漏，读者在使用过程中需注意甄别，并期待后续的完善。总结：这本答疑书是李宏毅《机器学习》2021课程的重要补充资料，以问答形式简洁明了地呈现了课程中的难点和疑问点，适合想要快速掌握机器学习概念的学习者使用。同时，作者承诺将持续更新内容，保持手册的时效性和完整性。

2、超过 400 人的现场听众，李宏毅的《机器学习》课程不得不分两个教室进行：一间「摇滚区」现场观看，另一间「同步区」通过直播观看。2021年2月底，李宏毅的《机器学习》课程新的一期正式开课。

3、李宏毅教授在广受好评的《机器学习》课程基础上，推出全新《生成式人工智能导论》课程，专为初学者设计，旨在深入浅出地介绍生成式人工智能的基础理论与概念。无需前置知识，无需机器学习或AI背景，无需编程经验，课程提供详尽指导与实例，让初学者轻松上手。

12款免费一键自动AI生成PPT制作工具推荐

款免费且自动化的AI生成PPt工具推荐，包括讯飞智文、美图设计室AiPPT、歌者PPT、MotionGo ChatPPT等，它们通过机器学习和自然语言处理，帮助用户快速生成专业演示，节省时间和提升创新性。讯飞智文，科大讯飞的AI产品，通过智能算法快速生成专业PPT，节省设计时间。

ChatGAI 传送入口：ChatGAi特点：每天2次免费生成和下载，支持生成PPT大纲，模板丰富，支持在线编辑。轻竹AIPPT 传送入口：u6v.cn/6hq9Fs特点：免费不限次数生成PPT模板，满足不同需求。ChatPPT 传送入口：chatppt特点：参与活动或下载官方插件即可免费生成文档。

美图AI PPT：传送入口：免费ai ppt制作工具 - ai生成ppt - 美图设计室，推荐指数：。在线AI生成PPT设计工具，免费使用。

以下是10款高效实用的PPT AI工具推荐：boardmix AI PPT：优势：在线协作功能强大，多种生成方式，输入主题即可生成完整PPT，智能设计显著提升效率。适用场景：特别适合团队合作，能够快速完成PPT的制作和修改。Visme：优势：不仅可用于制作PPT，还具备强大的数据可视化功能。

以下是4款好用的AI自动生成PPT的神器推荐：boardmix博思白板 简介：这是一款集多功能于一身的在线工具，支持AI生成PPT、思维导图等。特点：只需输入PPT主题，AI即可快速生成专业风格的演示文稿。支持个性化编辑，如调整页面布局、替换图片、添加图表等。实时云端保存，导出方便。

怎么ai生成ppt

1、使用ChatPPT生成PPT 新建空白PPT：在Office或WPS中新建一个空白PPT文档。 打开ChatPPT：在工具栏中点击ChatPPT图标，登录并激活。 输入主题生成PPT：在ChatPPT的对话框中输入PPT的主题或相关内容，点击生成或相应按钮，即可利用AI生成专业且吸引人的PPT。通过上述步骤，您可以高效利用AI技术生成PPT，提升工作效率与表达效果。

2、**打开Adobe Illustrator**：首先，打开你的AI文件。 **选择对象**：在AI中，选择你想要转换到PPT的对象。 **导出为PDF**：使用“文件”菜单中的“导出”选项，选择“导出为PDF”。在导出选项中，确保选择“保持编辑能力”或“保留可编辑对象”。

3、首先打开WPS office，点击wps ai选项。接着选择生成演讲。然后点击对话框，选中一键生成幻灯片按钮。接着在后面的输入区填写我们要生成PPT的主题，相当于我们生成PPT的提示语：越详细越精确越好，填写完提示语，点击发送按钮。可以看到AI开始工作。

4、AI可以通过以下步骤和方法来生成PPT：确定PPT的主题和结构 主题选择：AI首先需要根据用户输入或预设的主题来确定PPT的核心内容。这可以是一个具体的项目报告、产品介绍、教学课件等。结构设计：接着，AI会根据主题来规划PPT的整体结构，包括幻灯片的数量、每页的内容布局和逻辑顺序等。

如何才能看得懂变分贝叶斯方法(variationalbayesian)?

要理解变分贝叶斯方法，首先从熟悉EM算法入手。推荐Andrew NG的机器学习课程讲稿，第八章专门讲解EM算法，内容简洁明了，易于理解。接着，通过查看EM算法的代码实现，如GitHub上的Machinelearning-C---code/main.cpp，加深对算法的理解。接下来，探索变分推断方法，D.Blei在这方面有深入研究。

高斯过程（Gaussian Process）是一种结合连续函数和概率模型的非参数化方法，用于对函数进行建模。与贝叶斯神经网络相似，高斯过程也能够对模型结构引入不确定性，通过核函数和基函数的组合实现复杂函数的逼近。变分自编码器（Variational Auto-Encoder）则侧重于对隐藏变量的不确定性建模。

变分推断（VI）作为解决贝叶斯推理计算难题的常见方法，它通过构建一个近似的参数化分布族，寻找最接近目标分布的解。VI的关键在于，优化过程往往避开了直接计算归一化因子的繁重任务，使得在处理大规模数据时更为高效。在LDA主题建模中，贝叶斯推理涉及推断文档中的主题分布，而VI的使用简化了这一过程。

变分贝叶斯方法：通过参数化的分布逼近真后验，平衡模型复杂性和数据拟合度，简化求解过程。蒙特卡罗方法：在难以直接求解期望值的情况下，利用蒙特卡罗方法进行近似计算，如变分自编码器中的重参数化技术。

VAE基于变分贝叶斯（Variational Bayes，VB）推断，以概率方式描述潜在空间，与传统自编码器通过数值方式描述不同，这使得VAE在数据生成领域展现巨大潜力，并与生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）一起被认为是无监督学习领域最具价值的方法之一，在深度生成模型领域得到了广泛应用。

MFVI（平均场变分推断）是ELBO计算和优化的一种具体策略，通过将[公式]分解为多个独立的部分，每个部分可以分别处理，然后通过迭代的CAVI方法（坐标上升变分推断）来更新每个部分的分布，直到ELBO收敛。尽管这种方法看似简洁，但实际计算并不轻松，因为[公式]的快速计算并不存在简单的公式。