在機器學習教育領域，臺灣大學電機工程系助理教授李宏毅以鮮明的個人風格獨樹一幟。在課堂上，他經(jīng)常用增強現(xiàn)實游戲「寶可夢 Go」舉例，不僅語言風趣幽默，PPT 的可視化也做得非常用心。最重要的是，他的授課語言是中文（標準臺灣普通話）。因此，不少人將其推薦為入門機器學習的首選課程。

2、3 月份是新學期的開始，李宏毅老師也宣布了他的《機器學習》課程上新的消息。新課程從 2 月 26 日正式開始，6 月中旬正式結(jié)束，視頻、PPT 都會上傳到課程主頁上。

課程主頁：https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2021-spring.html

在內(nèi)容方面，這門課程重點講解的是深度學習。雖然深度學習是一門相對進階的技術，但李宏毅老師表示，這仍然不會改變這門課「機器學習入門課」的屬性，仍然會讓絕大多數(shù)人聽得懂，「你可以將它作為你機器學習的第一門課」。如果你還學過林軒田的《機器學習基石與技法》，你會發(fā)現(xiàn)這兩門課其實可以很好地銜接。

「從最基本的觀念講到最前瞻的技術」是這門課最重要的一個特色，從課程目錄中我們也可以大致看出來：

課程介紹

深度學習

自注意力

機器學習理論

Transformer

生成式模型

自監(jiān)督學習

可解釋 AI / 對抗攻擊

域自適應 / 強化學習

量子機器學習

終身壓縮

元學習

第二堂課主要介紹深度學習的一些基本概念，如過擬合、局部最小值、鞍點、批次、動量等，幫你解答為什么有時候網(wǎng)絡訓練不起來，還會傳授一些訓練技巧。這堂課昨天才剛剛上傳，現(xiàn)在去聽應該還能搶到前排。

上課之前需要具備哪些基礎知識？

雖然是一門入門課程，但這門課也要求掌握一些數(shù)學、編程、硬件等方面的基礎知識。

在數(shù)學方面，你需要掌握微積分、線性代數(shù)和概率。

在編程方面，課程會提供一些基于 Python 的范例代碼，如果想在這門課中學得比較好，你需要能夠讀懂并修改這些范例代碼。老師會默認你已經(jīng)學過 Python 相關語法、套件。

在硬件方面，所有的作業(yè)都可以在 Google Colab 上完成，無需自己配備 GPU 等硬件。

如果想了解課程的更多內(nèi)容，可以參見以下視頻：

視頻鏈接：https://www.youtube.com/watch?v=IHk7z51zOLw

「寶可夢大師」李宏毅

李宏毅現(xiàn)任臺灣大學電氣工程助理教授，研究重點是機器學習，特別是深度學習領域。很多人選擇的機器學習入門學習材料都是李宏毅老師的臺大公開課視頻。

因為經(jīng)常把精靈寶可夢或涼宮春日等各種動漫作為算法案例，我們親切地稱他為「精靈寶可夢大師」。

因為課程形象生動，又不缺數(shù)學推導的嚴謹，李宏毅老師的課程視頻可以說是中文世界中最好的機器學習資源。

李老師以幽默風趣的上課風格讓很多晦澀難懂的機器學習理論變得輕松易懂，例如「史上第一次手推」循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡計算過程，利用精靈寶可夢等形象生動地解釋神經(jīng)網(wǎng)絡背地里到底都干了些什么。

此外，課程會與時俱進，前年 ML 課程就新增了 Transformer、流模型 Glow 和對抗攻擊等新內(nèi)容。相信今年課程對最近流行的模型會有更多的介紹。

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