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机器学习最好的课程是什么? 第1页

  

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弱水三千,让我们取10瓢饮。

今天强烈推荐10门机器学习课程,来自前英伟达高级深度学习工程师Chip Huyen,他作为一个过来人,根据自己的经验整理了 10 门课程,并且按照学习的先后顺序进行排序。

这10门课程从基础知识逐步到实战应用,从斯坦福概率和统计、MIT线性代数等理论知识,最终到Kaggle实战,建议大家最好按照顺序进行学习。

这 10 门课程是:

1. 斯坦福在线课程:概率和统计

简介:这个自学课程涵盖概率和统计学的基本概念,涵盖机器学习的探索性数据分析,产生数据,概率和推理四大方面。

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2. MIT:线性代数

简介:这是目前最好的线性代数课程,由传奇教授 Gilbert Strang 教授。

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3. 斯坦福CS231N:用于视觉识别的卷积神经网络

简介:理论与实践相平衡。这些笔记写得很好,可视化解释了困难的概念,例如反向,损失,正则化,dropouts,batchnorm 等

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4. fast.ai:面向程序员的深度学习实战课程

简介:这个实践课程侧重于提升和运行。它有一个论坛,有关 ML 的最新最佳实践的有益讨论。

地址:course.fast.ai/

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5. 斯坦福CS224N:深度学习自然语言处理

简介:任何对 NLP 感兴趣的人必须参加的课程。该课程组织良好,教学和最新研究。这门课的授课者是斯坦福 AI 实验室负责人 Christopher Manning。

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6. Coursera:机器学习

简介:这门经典课程由斯坦福出品,授课老师是吴恩达。

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7. Coursera:概率图模型专项课程

简介:与大多数人工智能课程自下而上的概念不同,这门课程是自上而下的。

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8. DeepMind 强化学习入门课程

简介:本课程以直观的解释和有趣的例子为 RL 提供了一个很好的介绍,由世界一流的专家教授授课。

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9. 全栈深度学习训练营

简介:大多数课程只教你如何训练和调整你的模型。这门课教你如何设计,训练和部署 A 到 Z 型号的模型。

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10. Coursera 课程:向顶级 Kaggler 学习如何赢得数据科学竞赛

简介:这是一门偏向实践的课程。前面的学好了,接下来该去完善简历并拿到高薪了!

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