台大教授李宏毅的机器学习课程广受欢迎与好评。李老师的授课风格风趣幽默,通俗易懂,其课程内容中不仅有机器学习、深度学习的基础知识,也会介绍 ML 领域里的各种最新技术。最新的机器学习课程,李老师讲述了终身学习与可解释ML、异常检测、对抗攻击,值得观看学习。

2019 版《机器学习》课程目录:

  • week 1:回归、梯度下降
  • week 2:误差来源、分类、逻辑回归
  • week 3:深度学习、反向传播、异常检测
  • week 4:CNN、Keras、对抗性攻击
  • week 5:训练深度模型、可解释 AI
  • week 6:RNN、Order LSTM
  • week 7:Ensemble
  • week 8:半监督式学习、迁移学习、终身学习
  • week 9:元学习
  • week 10:seq2seq、Transformer
  • week 11:Few/Zero shot learning
  • week 12:非监督式学习、BERT
  • week 13:强化学习、强化学习进阶
  • week 14:网络压缩
  • week 15:GAN、GLOW
  • week 16:无监督域适应
  • week 17:为什么需要深度学习、深度学习理论

课程资料链接:
http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML19.html

课程视频(Bilibili):
https://www.bilibili.com/video/av46561029/

YouTube 链接:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLJV_el3uVTsOK_ZK5L0Iv_EQoL1JefRL4

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台大李宏毅老师的机器学习课程可以说是最具代表性的中文公开课之一,已成为大量国内初学者的首选。由于最近新冠疫情爆发,台大的课程也全面转为线上,今年的《机器学习》有了不小的变化。

《机器学习 2020》学习路径

与其它只教授机器学习基础内容不同,按照惯例,李宏毅老师还会特别讲解当前最新的算法,并将其作为补充视频上传到网上。而且,李宏毅老师的课程涉及领域非常完整,从有监督、半监督、无监督到强化学习,都会有介绍。在最新的 2020 ML 课程中,他展示了完整的学习路径。

从这一路径来看,李教授对于各类知识点的难易程度、学生投入等都有了大概的估计,并根据从易到难的原则,让学生们沿着路径进行学习。除了机器学习的基本概念外,这期课程还额外新增了一些 ML 的前沿研究,如 AI 的可解释性,恶意攻击以及模型压缩等等。

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