国立台湾大学：李宏毅机器学习

课程简介

• 所属大学：國立台灣大學
• 先修要求：熟练掌握 Python
• 编程语言：Python
• 课程难度：🌟🌟🌟🌟
• 预计学时：80 小时

李宏毅老师是国立台湾大学的教授，其风趣幽默的授课风格深受大家喜爱，并且尤其喜欢在 PPT 中插入宝可梦等动漫元素，是个非常可爱的老师。

这门课挂着机器学习的牌子，但其课程内容之广实在令人咋舌，其作业一共包含 15 个 lab，分别是 Regression、Classification、CNN、Self-Attention、Transformer、GAN、BERT、Anomaly Detection、Explainable AI、Attack、Adaptation、 RL、Compression、Life-Long Learning 以及 Meta Learning。可谓是包罗万象，能让学生对于深度学习的绝大多数领域都有一定了解，从而可以进一步选择想要深入的方向进行学习。

大家也大可不必担心作业的难度，因为所有作业都会提供助教的示例代码，帮你完成数据处理、模型搭建等，你只需要在其基础上进行适量的修改即可。这也是一个学习别人优质代码的极好机会，大家需要水课程大作业的话，这里也是一个不错的资料来源。

2025年版课程的课程内容发生改革，更加侧重于RAG、AI Agent、LLM种种更fasion的内容；与2023版及之前版本差异极大

课程资源

• 课程网站：Spring2023, Spring2025
• 课程视频：Spring2023, Spring2025，每节课的链接参见课程网站
• 课程教材：无
• 课程作业：Spring2023 (5 个 lab，几乎覆盖了主流深度学习的所有领域；部分作业colab上可能无法打开，这时候可以参考弘毅老师的github), Spring2025 (主要关注 AI Agent 等 LLM 相关领域)