课程概述
本课程特色：1）以深度学习为主轴；2）强调实作。
课程根据李宏毅老师 2017 年秋季学期的《线性代数》课程设计编排，网易云课堂已获得本课程授权。本介绍页面根据老师课程内容制作。
课程根据李宏毅老师 2017 年秋季学期的《线性代数》课程设计编排，网易云课堂已获得本课程授权。本介绍页面根据老师课程内容制作。
吾生也有涯，而知也无涯。
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- 课程目录
- 课程介绍
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课时1:机器学习介绍
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课时2:机器学习介绍
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课时3:为什么要学习机器学习
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课时4:回归
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课时5:回归——案例学习
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课时6:回归——演示
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课时7:误差从哪来？
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课时8:误差从哪来？
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课时9:梯度下降
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课时10:梯度下降
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课时11:梯度下降（用 AOE 演示）
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课时12:梯度下降（用 Minecraft 演示）
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课时13:作业1：PM 2.5 预测
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课时14:分类：概率生成模型
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课时15:分类：概率生成模型
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课时16:分类：Logistic 回归
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课时17:分类：Logistic 回归
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课时18:深度学习简介
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课时19:深度学习简介
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课时20:反向传播
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课时21:反向传播
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课时22:深度学习初试
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课时23:深度学习初试
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课时24:Keras 2.0
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课时25:Keras 演示
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课时26:作业2：赢家抑或输家？
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课时27:深度学习提示
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课时28:训练深度神经网络的提示
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课时29:Keras 演示 2
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课时30:TensorFlow 中的 Fizz Buzz 面试
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课时31:卷积神经网络
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课时32:卷积神经网络
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课时33:为什么要“深度”学习？
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课时34:为什么要“深度”学习？
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课时35:作业3：图片情绪分类
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课时36:循环神经网络
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课时37:循环神经网络（上）
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课时38:循环神经网络（下）
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课时39:集成
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课时40:集成
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课时41:半监督学习
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课时42:半监督学习
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课时43:迁移学习
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课时44:迁移学习
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课时45:作业4：句子情感分类
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课时46:期末项目
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课时47:QA
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课时48:深度强化学习
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课时49:深度强化学习
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课时50:无监督学习：线性降维
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课时51:无监督学习：线性降维
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课时52:无监督学习：词嵌入
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课时53:无监督学习：词嵌入
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课时54:无监督学习：邻域嵌入
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课时55:无监督学习：邻域嵌入
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课时56:作业5：电影推荐
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课时57:门控 RNN 和序列生成
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课时58:门控 RNN 和序列生成
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课时59:Pointer Network（指针网络）
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课时60:Pointer Network（指针网络）
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课时61:无监督学习：深度自编码器
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课时62:无监督学习：深度自编码器
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课时63:无监督学习：深度生成模型
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课时64:无监督学习：深度生成模型（上）
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课时65:无监督学习：深度生成模型（下）
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课时66:作业6：无监督学习