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AI免费公开课一网打尽!14个类别、230门课程,GitHub标星6k+

发布时间:2019-10-28 09:34 所属栏目:[经验] 来源:轻沉
导读:【大咖·来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 Read enough so you start developing intuitions and trust intuitions and go for it! 通过大量阅读来培养直觉,相信自己的直觉并大胆实践! Geoffrey Hinton 本文经AI新媒体量子位(公
【大咖·来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》

Read enough so you start developing intuitions and trust intuitions and go for it!

通过大量阅读来培养直觉,相信自己的直觉并大胆实践!

—— Geoffrey Hinton

本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。

要说这两年最火的机器学习课程,当属吴恩达的Machine Learning。

这原本是吴恩达在斯坦福大学开授的课程,课程视频在网络上受到了学习者的广泛好评,后来还推出了专门的网课。

AI免费公开课一网打尽!14个类别、230门课程,GitHub标星6k+

△Coursera平台上的Machine Learning课程

现在越来越多的人选择通过观看视频课程的方式来学习知识,一方面有了教师的引导会让艰涩的内容更容易理解,另一方面平时通勤、等待时的细碎时间也可以得到充分利用。

深度学习如此火热的今天,也有不少人通过课程视频来学习各个领域的知识。

虽然已经有不少世界知名大学放出了学校授课的录像或讲座的视频,来造福全球对深度学习感兴趣的学习者们。

但去哪学,也成了摆在大家面前的难题。

今天要介绍的这个Github仓库 Deep Learning Drizzle就是一个深度学习相关课程/讲座视频的大合集,其中不乏学界知名大牛的亲授课程。

目前该项目已经在Github收获了6000+星,Fork数也超过1.4K。

仓库维护者整理了14个类目共计232门视频课程,并且这个数字还在不断增加。其中包括:

  • Deep Neural Networks(深度神经网络),43门
  • Machine Learning Fundamentals(机器学习基础),12门
  • Optimization for Machine Learning(机器学习优化方法),12门
  • General Machine Learning(通用机器学习),39门
  • Reinforcement Learning(强化学习),14门
  • Bayesian Deep Learning(贝叶斯深度学习),5门
  • Graph Neural Networks(图神经网络),9门
  • Probabilistic Graphical Models(概率图模型),5门
  • Natural Language Processing(自然语言处理),10门
  • Automatic Speech Recognition(语音识别),5门
  • Modern Computer Vision(现代计算机视觉),25门
  • Boot Camps or Summer Schools(夏令营与暑期学校讲座),44门
  • Medical Imaging(医学影像),5门
  • Bird’s-eye view of Artificial Intelligence(人工智能概览),4门

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△目前仓库中所有课程列表

下面我们简单介绍一下每类课程覆盖的内容,并推荐其中颇负盛名的好课。

Deep Neural Networks 深度神经网络

主要涉及神经网络的工作原理及基本的应用。

课程推荐

1、Neural Networks for Machine Learning

Geoffrey Hinton,University of Toronto,2012/2014

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△多伦多大学教授Geoffrey Hinton

看到Hinton这个名字任何人都难免会虎躯一颤——深度学习奠基人之一,2019年图灵奖获得者。

2、CS231n: CNNs for Visual Recognition

Justin Johnson,Stanford University,2015-2017

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△斯坦福大学教授,华人学者李飞飞

同样是这两年网络上的爆款课程,华人学者李飞飞的团队出品。每年的课程内容都会根据最新的研究成果更新,是计算机视觉很好的入门课程。

3.CS320: Deep Learning

Andrew Ng,Stanford University,2018

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△前斯坦福大学教授,华人学者吴恩达

华人学者吴恩达亲自讲授的深度学习课程,内容全面的深度学习宝典,现在已经有了专门的在线课。

Machine Learning Fundamentals 机器学习基础

要想深入理解机器学习原理,数学知识必不可少。本类目包括了线性代数、概率与统计、微积分、信息论等基础数学课程。

课程推荐:

Linear Algebra

Gilbert Strang,MIT

Optimization for Machine Learning 机器学习优化方法

优化方法是机器学习算法的灵魂,本类目以优化为主题,包含了凸优化课程和针对机器学习的优化理论课程。

课程推荐

1、Convex Optimization

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