虽然一年才更一次，但素质三连还是可以走一发。

距离加拿大教授 Gautam Kamath 上一次在 B 站上传视频，已经过去整整一年了。去年此时，Gautam Kamath 成为首批入驻 B 站的外国学者之一，凭借一门《差分隐私》课程火出了圈。

这一年来，Gautam Kamath 在 B 站的粉丝量从 1000 左右增长到了 2.6 万，播放量接近 36 万，获赞数也累计达到了 1 万，账号从 2 级提升到了 4 级。

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一年前，为了让中国网友可以访问我的差分隐私课程，我上传到了 Bilibili，它类似于中国 YouTube。感谢大家热情的迎接，我终于有时间上传去年夏天的 ML 课程。

就在前几日，这位教授上传了新课程的视频《Introduction to Machine Learning（机器学习入门）。依旧是熟悉的「素质三连走一发，谢谢！」

由于距离上次上传《A Course on Differential Privacy (差分隐私)》课程视频已过去一年，教授被网友称为「年更 UP 主」，这条留言还被 Gautam Kamath 本人点赞了。

此次更新的课程《Introduction to Machine Learning（机器学习入门）》目前已更新 27 节课，内容包括感知机、线性回归、K - 近邻算法、逻辑回归、硬间隔支持向量机（Hard-Margin SVM）、软间隔支持向量机（Soft-Margin SVM）、核函数（Kernel）、决策树、bagging 和 boosting、多层感知机、深度网络、卷积神经网络、循环神经网络、k - 均值算法和混合模型、自编码器和变分自编码器、生成对抗网络（GAN）、鲁棒性、隐私保护、注意力机制。

这位老师的教学还有一个特点：手写板书。无论是复杂的公式推导还是数学图象，都手动书写。

去年机器之心对《差分隐私》课程的中文报道，也获得了 Gautam Kamath 本人的关注。

当时，他借助了翻译工具阅读文章，还顺便感叹了一下谷歌翻译在中译英上的准确度：

从最新课程的评论区互动情况来看，这一年来，他在中文水平上有所精进：

众所周知，B 站是一个氛围浓厚的学习网站。相比之下，Gautam Kamath 在 YouTube 运营了一年半的频道只有不到 1400 个粉丝。

为了 B 站网友的学习热情，希望 Gautam Kamath 教授能够多多更新，把 Up 主事业做大做强！