提起李宏毅老師，熟悉機器學習的讀者朋友一定不會陌生。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。今年李宏毅老師開設一門新的機器學習機器學習課程，涵蓋最新熱門主題，非常值得關注！
李宏毅老師的機器學習視頻是機器學習領域經典的中文視頻之一，也被稱為中文世界中最好的機器學習視頻。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，他將理論知識與有趣的例子結合在課堂上展現，并且對深奧的理論知識逐步推導，保證學習者能夠學習到問題的精髓所在。比如老師會經常用寶可夢來結合很多機器學習算法。對于想入門機器學習又想看中文講解的人來說絕對是非常推薦的。
//speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2021-spring.html
目錄內容： 引言 深度學習 自注意力 機器學習理論 Transformer 生成式模型 自監督學習 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
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“機器學習是近20多年興起的一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。機器學習理論主要是設計和分析一些讓
可以自動“
”的算法。機器學習算法是一類從數據中自動分析獲得規律，并利用規律對未知數據進行預測的算法。因為學習算法中涉及了大量的統計學理論，機器學習與統計推斷學聯系尤為密切，也被稱為統計學習理論。算法設計方面，機器學習理論關注可以實現的，行之有效的學習算法。很多
問題屬于
，所以部分的機器學習研究是開發容易處理的近似算法。”
——中文維基百科
深度強化學習
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李宏毅老師的《深度強化學習》是強化學習領域經典的中文視頻之一。李老師幽默風趣的上課風格讓晦澀難懂的強化學習理論變得輕松易懂，他會通過很多有趣的例子來講解強化學習理論。比如老師經常會用玩 Atari 游戲的例子來講解強化學習算法。此外，為了課程的完整性，我們整理了周博磊老師的《強化學習綱要》、李科澆老師的《百度強化學習》以及多個強化學習的經典資料作為補充。對于想入門強化學習又想看中文講解的人來說絕對是非常推薦的。
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課程題目
Google機器學習速成課程
課程內容
Google機器學習速成課程，這個資源涵蓋了谷歌機器學習速成課程（中文版）的所有內容，主要是為了方便國內機器學習愛好者學習這門課程。內容主要以加利福尼亞房價預測為線索，講解了使用機器學習和深度學習解決現實世界問題的一般方法。學習了 Google機器學習速成課程可以算作學習了機器學習功夫的招式。
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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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