数千人都在机器之心学习李沐、李宏毅、汪军等大咖的AI课程，速来打卡

近期，机器之心知识站上线了3门系列课程：李沐《动手学深度学习》、李宏毅《机器学习2021》、UCL汪军《多智能体机器学习》。课程全部免费，目前都在持续更新中。

这三门课程可以说都是从零入门的首选课程，如果你计划开始追课，不如来了解下我们组织的「从入土到入门学习营」。

线上追课的最大阻碍是拖延与答疑。

关于拖延，我们希望邀请决心持续学习的小伙伴加入，互相督促，一起克服拖延症。

我们也会设置打卡机制，在学习每章的视频课程后，写下一段课程笔记，内容总结或自己的思考均可。

课程笔记无需太长，但灌水不算。我们将为完成全部打卡的朋友送出一张电子结业证书、一个机器之心马克杯和一个机器之心吉祥物。

一次打卡不难，但坚持到最后不易，希望大家加油。关于打卡的详细规则见下文三门课程的单独说明。

这是一次朴素的「摄影」

关于答疑，对于从零入门的小伙伴，学习过程中一定会有非常多的疑问。我们建议大家遇到问题首先使用搜索引擎，其次在群里交流，最后我们也会邀请授课老师为大家定期答疑。

本次学习营将分别对应以下三门课程，每门课程都需要每周3小时的学习时间，请大家根据自身情况选择加入。

课程一  李沐《动手学深度学习》

在繁多的深度学习教材中，亚马逊资深首席科学家李沐等人在 GitHub 上开源的免费项目《动手学深度学习》一直备受关注，它覆盖了90年代至今重要的模型，特别是每一章都是一个Jupyter记事本，提供了所有模型的完整实现，并在真实数据上运行从而获得直观体验。自开源以来，该项目在 GitHub 上已获得超过2万颗星。

现在，《动手学深度学习》中文版第2版正在制作中，第2版新加了大量内容，如近年来异常火热的Transformer，同时也新增了Numpy/MXNet、PyTorch和TensorFlow 2.0b版本的实现。

为了方便中文社区的AI从业者们学习，基本第2版内容的「动手学深度学习在线课程」也于3月15日开播。课程共15个章节，课时总计约60小时。

• 课程观看：https://jmq.h5.xeknow.com/s/3nk3lb
• 课程形式：直播+回放。
• 直播时间：3月—7月，每周周六与周日下午13:00-14:30。
• 打卡地址：https://jmq.h5.xeknow.com/s/W9Y7w
• 打卡规则：针对每周的直播内容进行打卡，课程直播预计进行15周，共需打卡15次。
• 打卡内容：写下一段课程笔记，内容总结或自己的思考均可。
• 打卡有效期：截止至8月31日。
• 课程答疑：每次直播课程中均有QA环节，欢迎大家在直播间提问。

如群已超出人数限制，添加机器之心小助手：syncedai2、syncedai3、syncedai4或syncedai6，或将微信ID发送至邮箱shidongle@jiqizhixin.com，备注「动手学」即可加入。

课程二  李宏毅《机器学习2021》

3月份是新学期的开始，李宏毅老师也宣布了他的《机器学习》课程上新的消息。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，这仍然不会改变这门课「机器学习入门课」的属性，仍然会让绝大多数人听得懂。

「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，课程内容包括深度学习、自注意力、机器学习理论、Transformer、量子机器学习、终身压缩、元学习等内容。

• 课程观看：https://jmq.h5.xeknow.com/s/2VLDY2
• 课程形式：视频录播。
• 更新时间：2月26日—6月中旬，每周五更新。
• 打卡地址：https://jmq.h5.xeknow.com/s/3KI1t4
• 打卡规则：针对每一章节内容进行打卡，课程共12章，共需打卡12次。
• 打卡内容：写下一段课程笔记，内容总结或自己的思考均可。
• 打卡有效期：截止至7月15日。
• 课程答疑：如果大家在学习过程中遇到疑难杂症，请在课程评论区留言，我们将邀请李宏毅老师定期统一回答。

如群已超出人数限制，添加机器之心小助手：syncedai2、syncedai3、syncedai4或syncedai6，或将微信ID发送至邮箱shidongle@jiqizhixin.com，备注「机器学习」即可加入。

三、UCL汪军《多智能体机器学习》

本课程由伦敦大学学院（UCL）计算机系教授汪军授课，适合计算机科学以及机械和航空工程等专业的本科生、研究生，从事机器学习、多智能体协同控制等领域的工程技术人员。

课程内容基于伦敦大学学院计算机系2020-2021学年度课程Multi-agent Artificial Intelligence (20/21)，主要介绍多智能体机器学习。课程将机器学习的研究与博弈论和经济学研究相结合，包括博弈论、拍卖理论、算法机制设计、多智能体（深度）强化学习等主题，同时还将讨论相关的实际应用，包括在线广告、在线拍卖、生成模型的对抗训练、机器人规划，以及玩在线游戏的智能体。

• 课程观看：https://jmq.h5.xeknow.com/s/3waCQ9
• 课程形式：视频录播。
• 更新时间：3月—6月中旬，每周五更新。
• 打卡地址：https://jmq.h5.xeknow.com/s/3ZWMxR
• 打卡规则：针对每一章节内容进行打卡，课程共10章，共需打卡10次。
• 打卡内容：写下一段课程笔记，内容总结或自己的思考均可。
• 打卡有效期：截止至7月15日。

课程答疑：如果大家在学习过程中遇到疑难杂症，请在课程评论区留言，我们将邀请汪军老师定期统一回答。

如群已超出人数限制，添加机器之心小助手：syncedai2、syncedai3、syncedai4或syncedai6，或将微信ID发送至邮箱shidongle@jiqizhixin.com，备注「UCL」即可加入。

关于机器之心知识站

不久前，机器之心最新推出「知识站」，上线了理论研究、工程实践和产业应用三大类视频内容。

论文分享既覆盖AAAI、CVPR、NeurIPS等多个个AI顶会专栏，也包括近期如光子AI卷积加速器、TransGAN等热门研究。

工程实践包括「联邦学习FATE详解」、「开源框架MindSpore详解」等7个项目，帮助开发者快速掌握平台、框架及工具产品。

产业应用包括「AI+营销自动化」、「AI+工业自动化」、「机器之心Pro·2021 AI趋势前瞻」3个专栏，关注人工智能产品、解决方案和应用案例。

机器之心知识站：https://jmq.h5.xeknow.com/s/2XX6g5（点击阅读原文直接跳转）

接下来，我们将继续围绕人工智能前沿研究、工程实践、技术应用、产业落地多个纬度邀请嘉宾做主题分享，欢迎大家关注。