在機器學(xué)習(xí)教育領(lǐng)域，臺灣大學(xué)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(xué)習(xí)的首選課程。

2、3 月份是新學(xué)期的開始，李宏毅老師也宣布了他的《機器學(xué)習(xí)》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(xué)習(xí)。雖然深度學(xué)習(xí)是一門相對進階的技術(shù)，但李宏毅老師表示，這仍然不會改變這門課「機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)的第一門課」。如果你還學(xué)過林軒田的《機器學(xué)習(xí)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(shù)」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(xué)習(xí)

自注意力

機器學(xué)習(xí)理論

Transformer

生成式模型

自監(jiān)督學(xué)習(xí)

可解釋 AI / 對抗攻擊

域自適應(yīng) / 強化學(xué)習(xí)

量子機器學(xué)習(xí)

終身壓縮

元學(xué)習(xí)

第二堂課主要介紹深度學(xué)習(xí)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(luò)訓(xùn)練不起來，還會傳授一些訓(xùn)練技巧。這堂課昨天才剛剛上傳，現(xiàn)在去聽應(yīng)該還能搶到前排。

上課之前需要具備哪些基礎(chǔ)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(xué)、編程、硬件等方面的基礎(chǔ)知識。

在數(shù)學(xué)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(xué)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(xué)過 Python 相關(guān)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(xué)電氣工程助理教授，研究重點是機器學(xué)習(xí)，特別是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。很多人選擇的機器學(xué)習(xí)入門學(xué)習(xí)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(xué)推導(dǎo)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(luò)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(luò)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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