作者简介:

李宏毅是台湾大学教授，主要研究领域为机器学习(特别是深度学习)、口语语义理解和语音识别。2017年，其录制的深度学习课程深受大家的追捧。李宏毅的课程，内容丰富，理论公式推导详细。尤其配套的ppt，生动形象，毫不夸张的说，它是我见过的深度学习最系统的课程了。

课程内容:

前期主讲：深度学习的基本框架、模型，包括DNN、RNN/LSTM等，期间还穿插theano的模型实现(当然现在比较流行的是TensorFlow了)。

中期主讲解：结构化学习的基本框架和数学推导，包括结构化SVM、概率图模型、马尔科夫网络等。

后期主讲：深度学习在NLP和图像上的各种延伸应用，以及深度强化学习、无监督学习的基本方法，还有当时的新模型如Attention Model等。

课程ppt：

李老师的ppt，特别生动，每个神经网络模型都绘制的很精确，就是看ppt也很容易理解网络结构，这里给出部分ppt中讲解全链接神经网络的图片：

资料获取：

李老师的深度学习课程，在b站和youtub上都有，其中b站上比较详细，有中文字幕。大家直接在上面搜索“李宏毅 深度学习”，就可以找到。