中文课程！台大李宏毅机器学习公开课2019版上线

• 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

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。

此前，他的 2016 版《机器学习》课程视频曾是流行学习资料。

有一个懂二次元的教授真不容易。

2019 版《机器学习》课程目录，括号内为新增内容：

• 回归、
  

• 分类、逻辑回归，错分类的原因

• 深度学习，（异常检测）

• 卷积神经网络、Keras（对抗样本攻击）

• 训练深度学习模型（可解释 AI）

• 循环神经网络（Order LSTM）

• Ensemble

• 半监督学习、（终身学习）

• （元学习）

• （Transformer）

• （Few/Zero shot learning）

•  无监督学习（BERT）

• 强化学习（更细化）

• （网络压缩）

• （GLOW）

• （无监督域适应）

• 为什么要使用深度学习（深度学习理论）

看过李宏毅 2017 秋季机器学习课程的同学都知道，他介绍的基础内容非常仔细。例如对于循环神经网络，他会带我们手动运算一遍，从而弄清楚各时间步的输入、储存的记忆和具体运算过程等等。在 19 年的新课中，李宏毅重点开放新课相关的视频与作业。

其中新增课程大部分都是近来比较流行的研究前沿，例如 Seq2Seq 中的全注意力网络 Transformer、生成模型最近流行的新范式流模型（Glow）。这些内容可作为以前 17 年秋季课程的补充，从而让视频整体更接近当下前沿。

目前李宏毅已经放出了异常检测和对抗攻击的视频，它们都是新增加的内容。这些新增的内容最好可以和主课程一起看，因此可以有更好的理解。例如异常检测何以和深度学习基础一起看，对抗攻击可以和卷积神经网络一起看等等。

如上展示的是 YouTube 视频截图，还没科学上网的同学也可以直接看爱可可老师传到 B 站的资源。当然 YouTube 除了新更新的一系列课程，李宏毅老师已经发布了更多的课程主题，例如线性代数、深度强化学习、生成对抗网络、深度学习理论、机器学习（17 年秋季）等。

其中 17 年秋季的机器学习对机器学习及深度学习做了一个整体的概要，这也是李宏毅课程必看的一部分。学完机器学习课程后，基本上我们对各种主题都有一定的理解，因此可以进一步看他关于深度学习高级主题、生成对抗网络等的见解。如下为李宏毅开放的各种主题与视频列表：

最后，看视频做作业都需要坚持，希望大家都能将这些资源化为自己的知识。

本文为机器之心编辑，转载请联系本公众号获得授权。

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