【新智元介紹】機(jī)器學(xué)習(xí)的在線課程雖然很多，但比較分散。前NVIDIA高級(jí)深度學(xué)習(xí)工程師對(duì)這些課程進(jìn)行了系統(tǒng)整理，按照學(xué)習(xí)順序列出了10門課程。從理論知識(shí)到實(shí)際實(shí)踐，達(dá)到人生巔峰。機(jī)器學(xué)習(xí)變得越來越流行，越來越多的人加入其中?；ヂ?lián)網(wǎng)上有大量的機(jī)器學(xué)習(xí)課程?？梢哉f，這是進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)最好的時(shí)代。但當(dāng)選擇太多時(shí)，人們往往會(huì)陷入另一種痛苦的境地：不僅不知道從哪里開始，最重要的是，他們不知道如何系統(tǒng)地、一步一步地學(xué)習(xí)。錘子和棍子的隨機(jī)學(xué)習(xí)往往無法實(shí)現(xiàn)快速成長(zhǎng)。前NVIDIA高級(jí)深度學(xué)習(xí)工程師Chip Huyen用自己的經(jīng)驗(yàn)整理了10門課程，并按照學(xué)習(xí)順序進(jìn)行了排序。最好按順序?qū)W習(xí)。這10 門課程是： 1. 斯坦福在線的概率與統(tǒng)計(jì)

簡(jiǎn)介：本自學(xué)課程涵蓋概率和統(tǒng)計(jì)的基本概念，涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)探索性數(shù)據(jù)分析、生成數(shù)據(jù)、概率和推理四大方面。地址：https://online.stanford.edu/courses/gse-yprobstat-probability-and-statistics2。麻省理工學(xué)院的線性代數(shù)

簡(jiǎn)介：最好的線性代數(shù)課程，由傳奇教授吉爾伯特·斯特朗教授。地址：https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-線性-代數(shù)-spring-2010/3。 CS231N：斯坦福大學(xué)用于視覺識(shí)別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

簡(jiǎn)介：平衡理論與實(shí)踐。筆記寫得很好，直觀地解釋了反轉(zhuǎn)、損失、正則化、dropouts、batchnorm等難點(diǎn)概念。地址：https://www.youtube.com/playlist list=PLzUTmXVwsnXod6WNdg57Yc3zFx_f-RYsq4。 Fastai 編碼器實(shí)用深度學(xué)習(xí)

簡(jiǎn)介：本實(shí)踐課程重點(diǎn)關(guān)注舉重和跑步。它有一個(gè)論壇，可以就機(jī)器學(xué)習(xí)的最新最佳實(shí)踐進(jìn)行有益的討論。地址：https://course.fast.ai/5。 CS224N：斯坦福大學(xué)深度學(xué)習(xí)自然語言處理簡(jiǎn)介：任何對(duì)NLP 感興趣的人的必修課程。該課程組織良好，教學(xué)和最新研究。地址：https://www.youtube.com/playlist list=PLU40WL8Ol94IJzQtileLTqGZuXtGlLMP_6。 Coursera 上的機(jī)器學(xué)習(xí)

簡(jiǎn)介：吳恩達(dá)制作。地址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning7。 Coursera概率圖形模型簡(jiǎn)介專業(yè)化：與大多數(shù)人工智能課程在概念上是自下而上的不同，本課程是自上而下的。地址：https://www.coursera.org/specializations/probabilistic-graphical-models 8. DeepMind 強(qiáng)化學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介簡(jiǎn)介：本課程通過直觀的解釋和有趣的示例對(duì)RL 進(jìn)行了精彩介紹，由世界一流的專家教授授課。地址：https://www.youtube.com/watch v=2pWv7GOvuf0list=PLqYmG7hTraZDM-OYHWgPebj2MfCFzFObQab_channel=DeepMind9。全棧深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練營(yíng)簡(jiǎn)介：大多數(shù)課程僅教您如何訓(xùn)練和調(diào)整模型。本課程從頭到尾教您如何設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和部署模型。地址：https://fullstackdeeplearning.com/marcp01910。 Coursera 課程：了解如何贏得頂級(jí)Kaggler 的數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽

簡(jiǎn)介：本課程是一門實(shí)踐性課程。學(xué)習(xí)了前面的步驟后，是時(shí)候完善你的簡(jiǎn)歷并獲得高薪了！地址：https://www.coursera.org/learn/competitive-data-science