李宏毅变形计

李宏毅，清华大学副教授，深度学习领域专家，同时也是在线教育平台Coursera上机器学习课程的教师之一。他在机器学习和深度学习领域已经有了不俗的成就，同时也深受广大学生和从业者的喜爱。而他的“变形计”系列视频更是备受关注，引领了一股机器学习和深度学习的热潮。

第一期：深度学习入门

“深度学习入门”是李宏毅的第一期“变形计”视频，也是最受欢迎的一期。在这一期视频中，李宏毅详细讲解了深度学习的基本概念和原理，同时也介绍了常见的深度学习框架。通过这个视频，初学者可以轻松掌握深度学习的基础知识。

第二期：CNN基础

在第二期“变形计”视频中，李宏毅介绍了卷积神经网络（CNN）的基本知识和原理，并且讲解了如何使用CNN解决图像分类问题。同时，他还详细介绍了CNN中的卷积、池化、全连接等核心概念，让初学者可以轻松理解CNN。

第三期：RNN基础

在第三期“变形计”视频中，李宏毅讲解了循环神经网络（RNN）的基本知识和原理，介绍了RNN的应用场景和训练方法。同时，他还介绍了长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等进阶RNN模型，使初学者可以深入了解RNN的应用。

第四期：GAN与强化学习

在第四期“变形计”视频中，李宏毅介绍了生成式对抗网络（GAN）和强化学习（RL）的基本知识和原理。通过这个视频，初学者可以了解GAN和RL的应用场景和最新研究进展，以及如何使用GAN和RL解决实际问题。

第五期：深度强化学习

在第五期“变形计”视频中，李宏毅深入讲解了深度强化学习（DRL）的基本概念和原理。同时，他还介绍了DQL、DDPG、AC和A3C等常见深度强化学习算法，让初学者可以更深入地了解DRL的运作机制。

总之，李宏毅的“变形计”系列视频不仅具有很高的知识含量，而且讲课方式幽默风趣，容易引起学生的兴趣。对于想要学习机器学习和深度学习的初学者来说，这个视频系列绝对是最好的学习资源之一。