10 個機器學習教程彙總,愛可可推薦!

红色石头發表於2019-10-08

今天給大家推薦 10 個機器學習課程清單,含課程視訊。這份教程是由一名來自矽谷的電腦科學家 Chip Huyen。Chip Huyen 是畢業於史丹佛大學電腦科學理學學士和碩士學位,在那裡她建立並教授了 《TensorFlow 深度學習課程》。

Chip Huyen 主頁:

https://huyenchip.com/

言歸正傳,這份機器學習課程清單由愛可可老師整理和搬運,並強烈推薦!下面逐一介紹。

1、《Probability and Statistics》(史丹佛概率和統計)

本課程旨在提供一個方便、包容和支援的概率和統計學習方法。方便所有人快速掌握核心知識。

課程地址:

https://online.stanford.edu/courses/gse-yprobstat-probability-and-statistics

2. 《Linear Algebra》(MIT 線性代數)

課程地址:

https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/

3. 《CS231N: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition》(史丹佛卷積網路視覺識別)

課程主頁:

http://cs231n.stanford.edu/

油管視訊:

https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv

B 站視訊:

https://www.bilibili.com/video/av13260183/

4. 《Practical Deep Learning for Coders》(fastai 程式設計師深度學習實戰)

課程主頁:

https://course.fast.ai/

油管視訊:

https://www.youtube.com/playlist?list=PLfYUBJiXbdtSIJb-Qd3pw0cqCbkGeS0xn

參考資料:

https://www.fast.ai/2019/01/24/course-v3/

B 站視訊:

https://www.bilibili.com/video/av41718196/

5. 《CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning》(史丹佛深度學習自然語言處理)

課程主頁:

http://web.stanford.edu/class/cs224n/index.html#schedule

油管視訊:

https://www.youtube.com/playlist?list=PLU40WL8Ol94IJzQtileLTqGZuXtGlLMP_

B 站視訊:

https://www.bilibili.com/video/av46216519/

6. 《Machine Learning》(Coursera 史丹佛機器學習課程)

這就是吳恩達開設的爆火機器學習入門課!這門課基本涵蓋了機器學習的主要知識點,例如:線性迴歸、邏輯迴歸、支援向量機、神經網路、K-Means、異常檢測等等。而且課程中沒有複雜的公式推導和理論分析。Ng 的目的是讓機器學習初學者能夠快速對整個機器學習知識點有比較整體的認識,便於快速入門。

課程主頁:

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

7. 《Probabilistic Graphical Models Specialization》(Coursera 史丹佛概率圖模型專項課程)

課程地址:

https://www.coursera.org/specializations/probabilistic-graphical-models

8. 《Introduction to Reinforcement Learning》(DeepMind 強化學習導論)

油管視訊:

https://www.youtube.com/playlist?list=PLqYmG7hTraZDM-OYHWgPebj2MfCFzFObQ

9. 《Full Stack Deep Learning Bootcamp》(全棧深度學習訓練營)

課程主頁:

https://fullstackdeeplearning.com/

B 站視訊:

https://www.bilibili.com/video/av49643298

GitHub:

https://github.com/full-stack-deep-learning/fsdl-text-recognizer-project

10-1. 《How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers》(Coursera 跟頂級 Kagglers 學習如何贏取資料科學競賽)

課程主頁:

https://www.coursera.org/learn/competitive-data-science

10-2《BerkeleyX: CS188.1x Artificial Intelligence》(伯克利 AI)

課程主頁:

https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/

edX 課程地址:

https://courses.edx.org/courses/BerkeleyX/CS188.1x-4/1T2015/course/

B 站視訊:

https://www.bilibili.com/video/av39489278/

愛可可老師這樣評價:添完搬運連結,有那麼一瞬間被自己感動了。作為讀者,看到這 10 個機器學習清單列表,感覺又有的看了!

感興趣的讀者可以按照清單順序學習,也可以根據自己的實際情況挑選相應的課程學習。希望對大家有所幫助!


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