李宏毅(Hung-yi Lee)目前任台湾大学电机工程学系和电机资讯学院的助理教授,他曾于 2012 年获得台湾大学博士学位,并于 2013 年赴麻省理工学院(MIT)计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)做访问学者。他的研究方向主要是机器学习(深度学习)和语音识别。

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今年 2 月末,「精灵宝可梦大师」李宏毅的《机器学习》最新一期课程正式开课。对于想要入门机器学习的同学来说,这是一门不容错过的经典课程,视频、PPT 等资料都可以在课程页面找到,而且授课语言是中文。

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

在内容方面,这门课程重点讲解的是深度学习。虽然深度学习是一门相对进阶的技术,但李宏毅老师表示,这不会改变这门课「机器学习入门课」的属性,仍然会让绝大多数人听得懂,「你可以将它作为你机器学习的第一门课」。如果你还学过林轩田的《机器学习基石与技法》,你会发现这两门课其实可以很好地衔接。

「从最基本的观念讲到最前瞻的技术」是这门课最重要的一个特色,从课程目录中我们也可以大致看出来:

课程介绍

深度学习

自注意力

机器学习理论

Transformer

生成式模型

自监督学习

可解释 AI / 对抗攻击

域自适应 / 强化学习

量子机器学习

终身压缩

元学习

刚刚,Reddit 上的一位网友表示,为了方便大家更好地消化这门课的内容,他们将这些答疑汇编到了一起,组成了一本机器学习手册供大家参阅:

书籍地址:https://rentruewang.github.io/learning-machine/intro.html

GitHub 地址:https://github.com/rentruewang/learning-machine

为什么要编这么一本小册子?作者表示,目前互联网上的机器学习资料多种多样,不过它们要么太长,开始获取知识就要半个小时,要么则需要充分的数学基础,还有一些资料结构不太清晰,概念的区分并不严格。这本机器学习手册旨在解决上述问题,最重要的是它力图简洁。

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