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ヘビードライグッズ、役立った最初の時間
今日はコースのビデオを含む10機械学習コースのリストをお勧めします。このチュートリアルでは、シリコンバレーのチップHuyenからコンピュータ科学者です。チップHuyenは、科学の学士号の卒業生、彼女が作成したと教えスタンフォード大学、でコンピューター・サイエンスの修士号である「TensorFlow深い学習コースを。」
チップHuyenホームページ：
https://huyenchip.com/
身近に、コースを学習このマシンは、愛のココア教師や取り扱いによってコンパイルリストを、強くお勧めします！精巧に続き。
1、「確率・統計」（スタンフォード確率と統計）
このコースは、便利な、寛容と確率と統計的学習方法の支援を提供するように設計されています。だから、誰もがすぐにコアな知識を習得することができます。
コース住所：
https://online.stanford.edu/courses/gse-yprobstat-probability-and-statistics
2.「線形代数」（MIT線形代数）
コース住所：
https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/
3.「CS231N：のための畳み込みニューラルネットワーク視覚認識」（ スタンフォード畳み込みネットワークの視覚識別）
コースホーム：
http://cs231n.stanford.edu/
チューブのビデオ：
https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv
B 站视频：
https://www.bilibili.com/video/av13260183/
4. 《Practical Deep Learning for Coders》（fastai 程序员深度学习实战）
课程主页：
https://course.fast.ai/
油管视频：
https://www.youtube.com/playlist?list=PLfYUBJiXbdtSIJb-Qd3pw0cqCbkGeS0xn
参考资料：
https://www.fast.ai/2019/01/24/course-v3/
B 站视频：
https://www.bilibili.com/video/av41718196/
5. 《CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning》（斯坦福深度学习自然语言处理）
课程主页：
http://web.stanford.edu/class/cs224n/index.html#schedule
油管视频：
https://www.youtube.com/playlist?list=PLU40WL8Ol94IJzQtileLTqGZuXtGlLMP_
B 站视频：
https://www.bilibili.com/video/av46216519/
6. 《Machine Learning》（Coursera 斯坦福机器学习课程）
这就是吴恩达开设的爆火机器学习入门课！这门课基本涵盖了机器学习的主要知识点，例如：线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络、K-Means、异常检测等等。而且课程中没有复杂的公式推导和理论分析。Ng 的目的是让机器学习初学者能够快速对整个机器学习知识点有比较整体的认识，便于快速入门。
课程主页：
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
7. 《Probabilistic Graphical Models Specialization》（Coursera 斯坦福概率图模型专项课程）
课程地址：
https://www.coursera.org/specializations/probabilistic-graphical-models
8. 《Introduction to Reinforcement Learning》（DeepMind 强化学习导论）
油管视频：
https://www.youtube.com/playlist?list=PLqYmG7hTraZDM-OYHWgPebj2MfCFzFObQ
9. 《Full Stack Deep Learning Bootcamp》（全栈深度学习训练营）
课程主页：
https://fullstackdeeplearning.com/
B 站视频：
https://www.bilibili.com/video/av49643298
GitHub：
https://github.com/full-stack-deep-learning/fsdl-text-recognizer-project
10-1. 《How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers》（Coursera 跟顶级 Kagglers 学习如何赢取数据科学竞赛）
课程主页：
https://www.coursera.org/learn/competitive-data-science
10-2《BerkeleyX: CS188.1x Artificial Intelligence》（伯克利 AI）
课程主页：
https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/
edX 课程地址：
https://courses.edx.org/courses/BerkeleyX/CS188.1x-4/1T2015/course/
B 站视频：
https://www.bilibili.com/video/av39489278/
爱可可老师这样评价：添完搬运链接，有那么一瞬间被自己感动了。作为读者，看到这 10 个机器学习清单列表，感觉又有的看了！
感兴趣的读者可以按照清单顺序学习，也可以根据自己的实际情况挑选相应的课程学习。希望对大家有所帮助！
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