业内最盛行机器上在线课程汇总。资源 | Hinton、LeCun、吴恩达……不容错过之15挺机械上课程都在这了。

以此,我们集中了连15单机器上课程。课程大多数都是免费的,无需报就足以自主上。这些学科包括决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、神经网络和深上、贝叶斯学习、支持于量机和核方法、聚类、无监督上、强化学习和读书理论。

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若是你用回顾机器上之背景知识,卡内基梅隆大学的杰夫·戈登教授为机上做了一个英雄之视频讲座系列数学背景。你得先行学之,接着在展开深度的机器上之就学。

翻译 | AI科技大本营

1.神经网络与机具上简介:杰弗里E.
Hinton,多伦多甚学.2014。

参与 | 刘畅

2.机器上:鲁斯兰Salakhutdinov,卡内基梅隆大学,苹果AI研究总监。本学科在多伦多大学教授.2015年。

编辑 | Donna

3.机器上和模式识别:Yann
LeCun,纽约大学人类发展研究所所长,现就职于Facebook.2010年。

事先,我们推送了由于sky2learn整理的15深深度上课程。这次,我们整理了15只必看的机器上课程。这些课程内容包括决策树,朴素贝叶斯,逻辑回归,神经网络和深上,估计,贝叶斯学习,支持为量机和核方法,聚类,无监控上,提升算法,强化学习与习理论。

4.由数据遭到修:Yaser
S. Abu-Mostafa,加州理工学院.2012

Geoffrey Hinton——神经网络与机具上导论(csc321),2014年

5.机械上:基利安·温伯格,康奈尔大学.2017年

欠学科包括视频讲座

6.机上:Andrew
Ng,斯坦福大学Coursera,课程由2017年12月25日开。

链接:http://www.cs.toronto.edu/~tijmen/csc321/

7.机器上之神经网络:杰弗里Hinton,多伦多大学Coursera。他的2014年课程的初本子从2017年12月25日启幕。

CMU——机器上(csc411),2015年

8.机械上及由适应智能:尼尔劳伦斯,谢菲尔德大学亚马逊机器学习到底监.2015年。

拖欠课程由苹果公司人工智能研究所长官Ruslan
Salakhutdinov主导。

9.介绍神经网络和机械上:罗杰·格罗斯,多伦多格外学.2017年。

链接:http://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/CSC411/

10.信息论,模式识别和神经网络:大卫麦凯,剑桥大学。

Yann
LeCun——机器上与模式识别,2010年

11.机械上:汤姆·米切尔同玛丽亚·弗洛里娜·巴尔坎,卡内基·梅隆大学。2015年。

该科目由Facebook公司人工智能研究所主任Yann
LeCun开设为纽约大学。

12.机械上:Michael
Littman,Charles Isbell和Pushkar
Kolhe,佐治亚理工学院经过Udacity.2017年。

链接:https://cs.nyu.edu/~yann/2010f-G22-2565-001/index.html

13.机上简介:Sargur
Srihari,布法罗大学.2017年。

加州理工大学——从数量中上,2012年

14.机械上 – 纳米学位:Arpan
Chakraborty,David Joyner,Luis Serrano,Sebastian Thrun,Vincent
Vanhoucke和Katie Malone,Udacity.2017年。

欠学科包括视频讲座。

15.学科:机器上:安德鲁·摩尔,卡耐基梅隆大学处理器学院院长。

链接:http://work.caltech.edu/telecourse.html

PS:如果英文不是专门高,欢迎收看阿里云大学产品的机上在线课程。

康奈尔大学——机器上,2017年

正文由阿里云云栖社区组织翻译。

拖欠课程由Kilian Weinberger主导,另附带方便手机查的学科笔记。

章原来题《15 Machine Learning Online Courses and Tutorials》,

链接:https://courses.cis.cornell.edu/cs4780/2017sp/

作者: sky  https://sky2learn.com/

Andrew
Ng——机器上,2017年

翻译:虎说八道

吴恩达2017年在斯坦福大学的时课程,包括视频讲座。

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

Geoffrey
Hinton——机器上中的神经网络,2014年

拖欠课程是Hinton2014年课程的新本子,包含视频讲座。

链接:https://www.coursera.org/learn/neural-networks

Neil
Lawrence——机器上及由适应智能,2015年

欠科目出自英国谢菲尔德大学,由亚马逊机器学习总监Neil
Lawrence主导。课程包括视频讲座。

链接:http://inverseprobability.com/mlai2015/

Roger
Grosse——神经网络与机具上简介(csc321),2017年

该科目出自多伦多大学。

链接:http://www.cs.toronto.edu/~rgrosse/courses/csc321\_2017/

剑桥大学——信息论、模式识别与神经网络

欠学科由David J. C. MacKay主导,课程包括视频讲座。

链接:

http://videolectures.net/course\_information\_theory\_pattern\_recognition/

CMU——机器上,2015年

Tom Mitchell 和 Maria-Florina
Balcan. 卡内基·梅隆大学。2015年

当下门课包括视频讲座

链接:http://www.cs.cmu.edu/~ninamf/courses/601sp15/

佐治亚理工学院——机械上,2017年**

该科目由Michael Littman, Charles Isbell, 和Pushkar
Kolhe主导,包含视频讲座。

链接:https://cn.udacity.com/course/machine-learning–ud262

布法罗大学——机器上导论,2017年**

该科目由Sargur Srihari主导。

链接:http://www.cedar.buffalo.edu/~srihari/CSE574/

Udacity——机器上-纳米学位,2017年

与该科目的讲师有Arpan
Chakraborty,David Joyner,Luis Serrano,Sebastian Thrun,Vincent
Vanhoucke和Katie Malone。

链接:https://cn.udacity.com/mlnd

CMU——教程:机器上

该科目由卡耐基梅隆大学电脑学院院长Andrew
Moore主导。

链接:http://www.cs.cmu.edu/~awm/tutorials.html

原文地址:https://sky2learn.com/machine-learning-online-courses-and-tutorials.html

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