臺大教授李宏毅的機器學習課程廣受歡迎與好評。李老師的授課風格風趣幽默，通俗易懂，其課程內容中不僅有機器學習、深度學習的基礎知識，也會介紹 ML 領域里的各種最新技術。最新的機器學習課程，李老師講述了終身學習與可解釋ML、異常檢測、對抗攻擊，值得觀看學習。
2019 版《機器學習》課程目錄：
- week 1：回歸、梯度下降
- week 2：誤差來源、分類、邏輯回歸
- week 3：深度學習、反向傳播、異常檢測
- week 4：CNN、Keras、對抗性攻擊
- week 5：訓練深度模型、可解釋 AI
- week 6：RNN、Order LSTM
- week 7：Ensemble
- week 8：半監督式學習、遷移學習、終身學習
- week 9：元學習
- week 10：seq2seq、Transformer
- week 11：Few/Zero shot learning
- week 12：非監督式學習、BERT
- week 13：強化學習、強化學習進階
- week 14：網絡壓縮
- week 15：GAN、GLOW
- week 16：無監督域適應
- week 17：為什么需要深度學習、深度學習理論
課程資料鏈接：
//speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML19.html
課程視頻（Bilibili）：
YouTube 鏈接：
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臺大李宏毅老師的機器學習課程可以說是最具代表性的中文公開課之一，已成為大量國內初學者的首選。由于最近新冠疫情爆發，臺大的課程也全面轉為線上，今年的《機器學習》有了不小的變化。
《機器學習 2020》學習路徑
與其它只教授機器學習基礎內容不同，按照慣例，李宏毅老師還會特別講解當前最新的算法，并將其作為補充視頻上傳到網上。而且，李宏毅老師的課程涉及領域非常完整，從有監督、半監督、無監督到強化學習，都會有介紹。在最新的 2020 ML 課程中，他展示了完整的學習路徑。
從這一路徑來看，李教授對于各類知識點的難易程度、學生投入等都有了大概的估計，并根據從易到難的原則，讓學生們沿著路徑進行學習。除了機器學習的基本概念外，這期課程還額外新增了一些 ML 的前沿研究，如 AI 的可解釋性，惡意攻擊以及模型壓縮等等。
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