AI免费果真课一扫而空！14个种别、230门课程，GitHub标星6k+
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Andrew Ng, Stanford University
△吴恩达在斯坦福大学主讲的Machine Learning课程 吴恩达主讲的呆板进修课程，深入讲授了各类常用的统计呆板进修模子，可谓经典中的经典。 Reinforcement Learning 强化进修 本类目首要先容强化进修基本及进阶技能。各人熟知的阿法狗（AlphaGo）和各类游戏AI都是强化进修的产品。 课程保举 1、Introduction to Reinforcement Learning David Silver, DeepMind 
△AlphaGo与李世石的人机大战 Deepmind公司可谓在强化进修规模苦心耕种多年，AlphaGo、AlphaZero、德州扑克AI、星际争霸AI等都出自他们之手。快来看看Deepmind研究员David Silver怎样阐释强化进修。 2、Deep Reinforcement Learning Sergey Levine, UC Berkeley 3、CS234: Reinforcement Learning Emma Brunskill, Stanford University Bayesian Deep Learning 贝叶斯深度进修 首要教学基于贝叶斯收集的深度进修要领。 课程保举 Deep Learning and Bayesian Methods Lots of Legends, HSE Moscow Graph Neural Networks 图神经收集 近几年对付图神经收集的研究越来越多，图神经收集可以有用地处抱负交际收集这样的图数据，是一个热点的研究偏向。 此部门还包括了基于三维几许的深度进修内容，3D视觉同样是近几年开始被普及研究的课题。 因为这些偏向鼓起时刻不长，以是根基以workshop和讲座为主。 Probabilistic Graphical Models 概率图模子 概率图模子在研究中有着普及的应用，如知名的隐马尔科夫模子（HMM）、前提随机场（CRF）等都属于概率图模子。同时概率图模子也是图神经收集的基本。 保举课程 Probabilistic Graphical Models Eric Xing, CMU 华人传授邢波主讲的课程，邢波传授本人专攻呆板进修、计较生物学等偏向。 Natural Language Processing 天然说话处理赏罚 本部门首要先容计较说话学以及基于深度进修的天然说话处理赏罚（NLP）。 保举课程 1、Neural Networks for Natural Language Processing Graham Neubig, CMU 2、Natural Language Processing with Deep Learning Abigail See, Chris Manning, Richard Socher, Stanford University Automatic Speech Recognition 语音辨认 首要教学怎样应用深度进修技能举办语音辨认。 Modern Computer Vision 当代计较机视觉 所谓当代计较机视觉，着实包罗了传统要领和基于深度进修的要领两部门。 这类课程中有对数字图像处理赏罚、计较机视觉规模传统要领的讲授，也有深度进修在拍照、视频处理赏罚、呆板人等方面的研究。 保举课程 1、Convolutional Neural Networks Andrew Ng, Stanford University 2、CS205A: Mathematical Methods for Robotics, Vision and Graphics Justin Solomon, Stanford University Boot Camps or Summer Schools 夏令营与暑期学校 这部门首要是知名大学夏令营、暑期学校中的专题讲座，内容凡是较量前沿，值得一看。 Medical Imaging 医学影像 首要教学怎样运用呆板进修要领举办医学影像说明，首要是暑期学校课程。 Bird’s-eye view of Artificial Intelligence 人工智能概览 这部门首要是大牛的讲座和谈话，切磋了人工智能成长偏向，以及人工智能与认知、情绪、道德、伦理、社会等方面的相关，是人工智能在技能之上更高条理的探讨，可以辅佐你对人工智能有更深的领略。 最后，附上项目传送门： https://github.com/kmario23/deep-learning-drizzle
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