AI免费果真课一扫而空！14个种别、230门课程，GitHub标星6k+

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

通过大量阅读来作育直觉，信托本身的直觉并斗胆实践！

—— Geoffrey Hinton

本文经AI新媒体量子位（公家号ID:QbitAI）授权转载，转载请接洽出处。

要嗣魅这两年最火的呆板进修课程，当属吴恩达的Machine Learning。

这本来是吴恩达在斯坦福大学开授的课程，课程视频在收集上受到了进修者的普及好评，其后还推出了专门的网课。

△Coursera平台上的Machine Learning课程

此刻越来越多的人选择通过寓目视频课程的方法来进修常识，一方面有了西席的引导会让晦涩的内容更轻易领略，另一方面平常通勤、守候时的细碎时刻也可以获得充实操作。

深度进修云云火热的本日，也有不少人通过课程视频来进修各个规模的常识。

固然已经有不少天下知名大学放出了学校讲课的录像或讲座的视频，来造福环球对深度进修感乐趣的进修者们。

但去哪学，也成了摆在各人眼前的困难。

本日要先容的这个Github客栈 Deep Learning Drizzle就是一个深度进修相干课程/讲座视频的大合集，个中不乏学界知名大牛的亲讲课程。

今朝该项目已经在Github收成了6000+星，Fork数也高出1.4K。

客栈维护者清算了14个类目共计232门视频课程，而且这个数字还在不绝增进。个中包罗：

• Deep Neural Networks（深度神经收集），43门
• Machine Learning Fundamentals（呆板进修基本），12门
• Optimization for Machine Learning（呆板进修优化要领），12门
• General Machine Learning（通用呆板进修），39门
• Reinforcement Learning（强化进修），14门
• Bayesian Deep Learning（贝叶斯深度进修），5门
• Graph Neural Networks（图神经收集），9门
• Probabilistic Graphical Models（概率图模子），5门
• Natural Language Processing（天然说话处理赏罚），10门
• Automatic Speech Recognition（语音辨认），5门
• Modern Computer Vision（当代计较机视觉），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

△今朝客栈中全部课程列表

下面我们简朴先容一下每类课程包围的内容，并保举个中颇负盛名的好课。

Deep Neural Networks 深度神经收集

首要涉及神经收集的事变道理及根基的应用。

课程保举

1、Neural Networks for Machine Learning

Geoffrey Hinton，University of Toronto，2012/2014

△多伦多大学传授Geoffrey Hinton

看到Hinton这个名字任何人都不免会虎躯一颤——深度进修奠定人之一，2019年图灵奖得到者。

2、CS231n: CNNs for Visual Recognition

Justin Johnson，Stanford University，2015-2017

△斯坦福大学传授，华人学者李飞飞

同样是这两年收集上的爆款课程，华人学者李飞飞的团队出品。每年的课程内容城市按照最新的研究成就更新，是计较机视觉很好的入门课程。

3.CS320: Deep Learning

Andrew Ng，Stanford University，2018

△前斯坦福大学传授，华人学者吴恩达

华人学者吴恩达亲身教学的深度进修课程，内容全面的深度进修宝典，此刻已经有了专门的在线课。

Machine Learning Fundamentals 呆板进修基本

要想深入领略呆板进修道理，数学常识必不行少。本类目包罗了线性代数、概率与统计、微积分、信息论等基本数学课程。

课程保举：

Linear Algebra

Gilbert Strang，MIT

Optimization for Machine Learning 呆板进修优化要领

优化要领是呆板进修算法的魂灵，本类目以优化为主题，包括了凸优化课程和针对呆板进修的优化理论课程。

课程保举

1、Convex Optimization

（编辑：河北网）

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