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| 本文作者： AI研習(xí)社-譯站 | 2020-08-19 14:27 |
字幕組雙語原文：最棒的免費機器學(xué)習(xí)和AI課程，讓你從入門到精通
英語原文：Awesome Machine Learning and AI Courses
翻譯：雷鋒字幕組（明明知道）
這是一個精心策劃、超贊的、免費的機器學(xué)習(xí)和人工智能課程與視頻講座清單。所有的課程都是最好的人工智能研究人員和教師制作的高質(zhì)量視頻講座。除了視頻講座，我還將課程網(wǎng)站與課堂講稿、附加閱讀材料和作業(yè)鏈接起來。
在機器學(xué)習(xí)和人工智能方面，這些都是很好的入門課程。沒有ML和AI的經(jīng)驗是必要的。你應(yīng)該有一些線性代數(shù)，微積分入門和概率的知識。一些編程經(jīng)驗也是值得推薦的。
機器學(xué)習(xí)（斯坦福CS229）｜課程網(wǎng)站
這個機器學(xué)習(xí)的現(xiàn)代經(jīng)典課程是理解機器學(xué)習(xí)的概念和技術(shù)的一個很好的起點。本課程涵蓋了許多廣泛使用的技巧，課堂講稿詳細(xì)并復(fù)習(xí)了必要的數(shù)學(xué)概念。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視覺識別（斯坦福CS231n）｜課程網(wǎng)站
這是開始深入學(xué)習(xí)的好方法。本課程主要關(guān)注卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計算機視覺，但也提供遞歸網(wǎng)絡(luò)和強化學(xué)習(xí)的概述。
人工智能導(dǎo)論（加州大學(xué)伯克利分校 CS188）｜課程網(wǎng)站
覆蓋整個 AI 領(lǐng)域。從搜索方法、博弈樹和機器學(xué)習(xí)到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和強化學(xué)習(xí)。
應(yīng)用機器學(xué)習(xí) 2020（哥倫比亞大學(xué)）
斯坦福 CS229 的替代方案。顧名思義，這門課比 Andrew Ng 在斯坦福的機器學(xué)習(xí)課更具應(yīng)用視角。你將看到更多代碼，而不是數(shù)學(xué)。概念和算法使用流行的 Python 庫 scikit-learn 和 Keras。
David Silver 介紹強化學(xué)習(xí)（DeepMind）｜課程網(wǎng)站
AlphaGo 和 AlphaZero 背后的主要研究人員之一，介紹強化學(xué)習(xí)。
自然語言處理與深度學(xué)習(xí)（斯坦福CS224N）｜課程網(wǎng)站
從循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和單詞嵌入到變壓器和自我注意的現(xiàn)代 NLP 技術(shù)。涵蓋問題回答和文本生成等應(yīng)用主題。
需要掌握一些機器學(xué)習(xí)和人工智能知識的高級課程。
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