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【資源放送】機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)最全公開視頻大放送！

該篇小記一下機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的一些好的基礎(chǔ)視頻資源。

如果你是剛?cè)腴T的小白，建議細(xì)細(xì)閱讀一下下面將要介紹的課程哦，這些課程基本上涵蓋了機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的所有國內(nèi)外的視頻資源。可能學(xué)習(xí)的過程中第一遍看的時候看不懂，或者只能懂很淺顯的一部分，但是不要緊，多看幾遍，并且認(rèn)真地完成相應(yīng)的任務(wù)訓(xùn)練，每一次你都會有不同的收獲的，并一步步踏入AI行業(yè)。

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019機器學(xué)習(xí)相關(guān)視頻

1.1?臺灣大學(xué)林軒田老師?

臺灣大學(xué)林軒田老師的《機器學(xué)習(xí)基石》課程由淺入深、內(nèi)容全面，基本涵蓋了機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的很多方面。是作為入門和進(jìn)階的非常棒的資料。

附上這門課的主頁：

https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/

還有g(shù)ithub上的資源：

https://github.com/RedstoneWill/NTU-HsuanTienLin-MachineLearning

1.2?斯坦福大學(xué)吳恩達(dá)博士

下面介紹的是大名鼎鼎的吳恩達(dá)博士在Coursera開設(shè)的機器學(xué)習(xí)課程，該課程是免費的，字幕中英可選，側(cè)重于基本的更底層的原理介紹、一些淺層的算法講解和工程實現(xiàn)，對初學(xué)者可以說是相對友好的呢。同時學(xué)好了這門課程對于較好的理解機器學(xué)習(xí)乃至深度學(xué)習(xí)是非常有幫助的。

附上課程的鏈接：

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

讓人非常激動的是該教程也有網(wǎng)友翻譯成中文版的了，非常淺顯易懂的。

附上中文資料鏈接：

https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes

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02?深度學(xué)習(xí)相關(guān)視頻

學(xué)習(xí)好了機器學(xué)習(xí)，可以進(jìn)階到深度學(xué)習(xí)啦。網(wǎng)絡(luò)上相關(guān)的視頻也是很多的。

2.1?復(fù)旦大學(xué)吳立德教授

首先介紹一下在中國大學(xué)公開課網(wǎng)站里，吳立德教授的“深度學(xué)習(xí)”課程視頻。對計算機領(lǐng)域的學(xué)生和從業(yè)者來說，“吳立德專題討論班”是一塊名聲在外的業(yè)界招牌。吳老先生“深度學(xué)習(xí)”課程視頻總點擊量達(dá)到九千余次，網(wǎng)站論壇里還流傳著網(wǎng)友悉心整理的聽課筆記。吳立德教授是一位令人尊敬的退而不休的專題討論者。

2.2 臺灣大學(xué)李宏毅老師

下面介紹的是臺灣大學(xué)的李宏毅老師。李宏毅老師教授的深度學(xué)習(xí)課程主要針對初學(xué)者，課程的內(nèi)容深入淺出，訓(xùn)練和預(yù)測樣本都是各種數(shù)碼寶貝和二次元卡通人物，絕對讓你耳目一新。而且還可以感受一下老師可愛的臺灣腔哦。

附上課程視頻鏈接：

http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17.html

2.3?Fast.ai

這是由kaggle賽事老司機，連續(xù)兩年冠軍Jeremy Howard和Rachel Tomas 聯(lián)合創(chuàng)辦的MOOC。Jeremy Howard自學(xué)成才，是kaggle競賽高手，企業(yè)家和Fast.ai的CEO。他的獨特背景讓這門課程變得與眾不同，而且他教會了不同背景的人如何使用深度學(xué)習(xí)，他們向世人展示如何選擇和使用最有效的深度學(xué)習(xí)方法去解決他們的問題，他們將課程變得通俗易懂。

附上課程官網(wǎng)：https://www.fast.ai/

附上課程首頁：https://course.fast.ai/

2.4?斯坦福大學(xué)吳恩達(dá)博士

下面又來介紹吳恩達(dá)博士啦，吳恩達(dá)教授最近也開了一門深度學(xué)習(xí)的課程，一共五部分，分別是：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)；改善深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：超參數(shù)調(diào)試、正則化以及優(yōu)化；結(jié)構(gòu)化機器學(xué)習(xí)項目；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；序列模型。除此之外，吳恩達(dá)教授還給我們了彩蛋，是吳恩達(dá)博士采訪人工智能大師的實錄，給我們提供榜樣的力量，讓我們更深入地走進(jìn)大師們的生活中。不僅如此，吳恩達(dá)博士還提供了一些優(yōu)秀的論文供我們閱讀，深入了解深度學(xué)習(xí)的發(fā)展。

附上視頻的鏈接：

https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm

吳恩達(dá)教授在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中無人不知無人不曉，而且他在教育行業(yè)對學(xué)生們做的貢獻(xiàn)也讓我們贊服。有網(wǎng)友翻譯成中文版的了，讓初學(xué)者更容易理解。

附上中文鏈接：

https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books.git

2.5 斯坦福大學(xué)李飛飛教授

一個想要步入計算機視覺領(lǐng)域的童鞋都很熟悉的一個課程，那就是CS 231n。這門課由AI圈領(lǐng)軍人李飛飛老師親自設(shè)計教學(xué)，專注深度學(xué)習(xí)在計算機視覺領(lǐng)域的應(yīng)用，內(nèi)容涵蓋多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具體結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練應(yīng)用細(xì)節(jié)，質(zhì)量和內(nèi)容都非常之高。

課程重點介紹了如何創(chuàng)建圖像識別問題，學(xué)習(xí)算法（例如反向傳播算法），訓(xùn)練和微調(diào)網(wǎng)絡(luò)的實用工程技巧，引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行實際操作和最終的課程項目。

附上視頻鏈接：

網(wǎng)易云課堂：

https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1003223001

YouTube：

https://www.youtube.com/watch?v=h7iBpEHGVNc&list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv&index=3

所有課程資料、PPT等：

http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html

http://cs231n.github.io/

2.6 精品課程大全集

以上這些都是一些基礎(chǔ)的入門的一些課程，下面介紹一個與計算機科學(xué)有關(guān)的精品課程大全集，難道你要錯過？

附上鏈接：

https://github.com/prakhar1989/awesome-courses

很多的大學(xué)在互聯(lián)網(wǎng)上提供了很多關(guān)于機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)以及相關(guān)分支領(lǐng)域的很多寶藏。上面這份清單試圖總結(jié)了那些很棒的CS課程，這些課程免費在線提供了高質(zhì)量的學(xué)習(xí)材料，有作業(yè)，講座，筆記，閱讀和考試等。

這個網(wǎng)站上的課程包括算法，人工智能，計算機圖形學(xué)，計算機科學(xué)，機器學(xué)習(xí)，編程語言，網(wǎng)絡(luò)安全，系統(tǒng)等。

這里舉一個自然語言處理NLP方向課程的例子，CS 224d。這個網(wǎng)站上會提供課程的相關(guān)內(nèi)容介紹，課程筆記鏈接，還有作業(yè)。當(dāng)然，你可以按照自己未來想要發(fā)展的方向選擇課程的學(xué)習(xí)哦。

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03總結(jié)

視頻公開課有很多：

• 網(wǎng)易公開課，MOOC，是國內(nèi)做得很不錯的公開課，也翻譯了一些國外著名的公開課教程。

• Coursera是由斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)教授吳恩達(dá)和達(dá)芙妮·科勒聯(lián)合創(chuàng)建，與多家大學(xué)合作，給大眾帶來一些在線免費課堂的平臺。上面的課程很新很多，且有對應(yīng)的練習(xí)，特別是編程練習(xí)，超贊的。

• 斯坦福網(wǎng)上公開課，也有很多免費的高質(zhì)量的課程。

• Udacity公開課程，當(dāng)然，里面也有不少好教程。

感謝所有為了機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的普及真誠地付出過努力的人！感謝他們讓我們可以暢游在AI的世界！

獲取資料方法！！！發(fā)送“精品視頻公開課”到微信公眾號后臺。

如果大家想從今天就開始[自學(xué)]深度學(xué)習(xí)，關(guān)注我們吧，云盤資料任你下！

感謝各位看官的耐心閱讀，不足之處希望多多指教。后續(xù)內(nèi)容將會不定期奉上，歡迎大家關(guān)注有三公眾號 有三AI！

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【资源放送】机器学习/深度学习最全公开视频大放送！的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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