台大李宏毅《机器学习》2021课程撒花完结！除了视频、PPT，还有人汇编了一本答疑书

机器之心报道

机器之心编辑部

李宏毅的机器学习课有超过 400 人现场听课，只好把学生分在两间教室：一间「摇滚区」现场看，一间「同步区」看直播。

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。

该课程第一个视频的播放量已经超过 6 万次。

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

• 机器之心知识站入口：https://app6ca5octe2206.pc.xiaoe-tech.com/detail/p_6049e1c6e4b05a6195befd56/6

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

前段时间，这门课程已经全部更新完毕，李宏毅老师也收获了新一波的赞誉：

由此可见，今年的课程依然保持了极高的水准。而且从 PPT 来看，李老师的幽默指数也丝毫没有打折：

除了李老师的授课内容外，他的助教在上课过程中也承担了一些答疑工作，不过这些答疑内容之前并没有公开。

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。

从形式来看，这是一本问答手册，与著名 IT 技术问答网站 StackOverFlow 类似。手册里的问题来自参与上述课程的 1300 多名学生。作者相信这种形式能够让大家学习机器学习更加方便。

「它主要是为那些想要快速掌握一个概念，而无需深入研究主题的学习者准备的（显然，真想学透需要很长时间）。它将覆盖机器学习，特别是深度学习领域的所有知识。」

不过，该手册的答案受到了一些质疑，而且没有类似「赞成」和「反对」的按钮，因此读者很难给出反馈。

对此，作者回应说，这些答案大部分来自助教，而且原来是中文的，因此翻译过程中可能存在一些疏漏，之后会进一步完善。

正如作者所言，书中的一切都是以问答形式展开的，不过细节代码一个都不会少：

从机器学习数据、模型损失函数几大部分的概念，到神经网络的各个层级，再到强化学习的奖励机制，目前这本书所包括的内容已经相当完整。不过作者表示，未来还会有更多内容将不断添加进来。

最后，喜欢李宏毅老师《机器学习》2021 课程的同学还可以点击「阅读原文」访问机器之心知识站，该课程已经在知识站上更新完毕。

NVIDIA对话式AI开发工具NeMo的应用

开源工具包 NeMo 是一个集成自动语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）和语音合成（TTS）的对话式 AI 工具包，便于开发者开箱即用，仅用几行代码便可以方便快速的完成对话式 AI 场景中的相关任务。

8月12日开始，英伟达专家将带来三期直播分享，通过理论解读和实战演示，展示如何使用 NeMo 快速完成文本分类任务、快速构建智能问答系统、构建智能对话机器人。

直播链接：https://jmq.h5.xeknow.com/s/how4w

报名方式：进入直播间——移动端点击底部「观看直播」、PC端点击「立即学习」——填写报名表单后即可进入直播间观看。

交流答疑群：直播间详情页扫码即可加入。

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