文章來(lái)源：Hackerearth 作者：DhanyaMenon

這11周的課程由Coursera公司創(chuàng)始人之一的Andrew Ng講解,。Andrew Ng是斯坦福大學(xué)的副教授,，也是百度的首席科學(xué)家。本次課程主要講解機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用,，它討論了最好的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的模式識(shí)別,，并教你如何實(shí)現(xiàn)相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

廣泛地說(shuō),，它包括監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),，線性和邏輯回歸，正則化方法,，以及樸素貝葉斯理論,。他在課程中使用Octave和MATLAB軟件輔助分析。該課程使用了豐富的案例研究和最新實(shí)際應(yīng)用,。默認(rèn)聽(tīng)課的學(xué)生已經(jīng)具備一定的概率,，線性代數(shù)和計(jì)算機(jī)科學(xué)方面的基礎(chǔ)知識(shí)。本課程獲得用好評(píng)如潮。

課程鏈接：https://www./learn/machine-learning

二,、Udacity平臺(tái)—機(jī)器學(xué)習(xí)介紹

這是優(yōu)達(dá)學(xué)城Udacity關(guān)于Nanodegree課程的一部分,，本課程大約10周，教授使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)提取有用的內(nèi)涵信息,，進(jìn)而處理相關(guān)數(shù)據(jù)集所需掌握的所有知識(shí),。Sebastian Thrun和Katie Malone教授希望初學(xué)者預(yù)先了解基本的統(tǒng)計(jì)概念和Python編程語(yǔ)言。

本課程教你從聚類(lèi)決策樹(shù)的所有相關(guān)知識(shí),，從ML算法如Adaboost算法到支持向量機(jī)算法（SVMs）,。我們也建議你可以先修一些介紹諸如數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析,、信息可視化的數(shù)據(jù)通信,、多尺度數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)科學(xué)入門(mén)課程。

課程鏈接：https://cn./course/intro-to-machine-learning--ud120

三,、EdX平臺(tái)—數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)課程《機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論》

Yaser S. Abu-Mostafa是來(lái)自加州理工學(xué)院的電氣工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)的教授,，他將會(huì)為你講授機(jī)器學(xué)習(xí)的基本理論原理、算法和應(yīng)用,。

這門(mén)課程將持續(xù)10周,，每周需要10-20小時(shí)的學(xué)習(xí)時(shí)間。另外,，他們還有一門(mén)5周的課程——面向數(shù)據(jù)科學(xué)與分析的機(jī)器學(xué)習(xí)（ Machine Learning for Data Science andAnalytics）（鏈接：https://www./course/machine-learning-data-science-analytics-columbiax-ds102x-0）,，在這門(mén)課程中初學(xué)者能夠?qū)W到更多算法方面的知識(shí)。

課程鏈接：https://www./course/learning-data-introductory-machine-caltechx-cs1156x#!

四,、YouTube—統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)

高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)這門(mén)視頻講座（發(fā)布在YouTube上）的主講人是Larry Wasserman,，他是卡耐基.梅隆大學(xué)統(tǒng)計(jì)系和機(jī)器學(xué)習(xí)系的教授。

學(xué)習(xí)這門(mén)課程的前提是已經(jīng)學(xué)習(xí)過(guò)他專門(mén)為博士生設(shè)計(jì)的中間統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)（10-715）兩門(mén)課程。如果你沒(méi)有參加過(guò)這兩門(mén)課程的學(xué)習(xí)，那么你需要確保你在數(shù)學(xué),、計(jì)算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方面有足夠的知識(shí)儲(chǔ)備。

課程鏈接：https://www./watch?list=PLTB9VQq8WiaCBK2XrtYn5t9uuPdsNm7YE&v=zcMnu-3wkWo

五,、Coursera—《機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》

Coursera提供的這門(mén)16周的高級(jí)課程由多倫多大學(xué)著名的退休教授、曾就職于谷歌山景總部的格里高利欣頓執(zhí)教,。作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的開(kāi)拓者,，YouTube上欣頓的視頻課程講授神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分割、人體運(yùn)動(dòng),、建模語(yǔ)言,、語(yǔ)音與目標(biāo)識(shí)別等方面的應(yīng)用，要求學(xué)生熟悉微積分并有Python編程經(jīng)驗(yàn),。

課程鏈接：https://www./watch?list=PLoRl3Ht4JOcdU872GhiYWf6jwrk_SNhz9&v=cbeTc-Urqak

六,、Udacity—谷歌的深度學(xué)習(xí)課程

Udacity提供的這門(mén)免費(fèi)課程“將機(jī)器學(xué)習(xí)帶入了新的階段”,。谷歌這門(mén)為期三個(gè)月的課程并不是為初學(xué)者設(shè)計(jì)的，它介紹的是深度學(xué)習(xí),、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)機(jī),，以及面向文本和序列的深度模型,。

課程導(dǎo)師Vincent Vanhoucke 和 Arpan Chakraborty希望參與者能夠具有Python和GitHub編程經(jīng)驗(yàn)，并且了解機(jī)器學(xué)習(xí),、統(tǒng)計(jì)學(xué),、線性代數(shù)和微積分的基本概念。區(qū)別其他平臺(tái)課程,，TensorFlow（谷歌內(nèi)部深度學(xué)習(xí)圖書(shū)館）課程的好處是學(xué)生可以自定義學(xué)習(xí)進(jìn)度,。

課程鏈接：https://cn./course/deep-learning--ud730

七、Kaggle平臺(tái)—關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的R語(yǔ)言教程

DataCamp平臺(tái)提供這一交互式學(xué)習(xí)體驗(yàn),，有助于你脫穎而出,。此外還提供一個(gè)《R入門(mén)》的免費(fèi)課程。

課程鏈接：https://www./news

八,、EdX在線平臺(tái)—機(jī)器學(xué)習(xí)原理課程

作為在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域微軟認(rèn)證考試的一部分,，這門(mén)為期六周的課程只是中級(jí)水平，它將教會(huì)你如何通過(guò)Python,、R和Azure機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)構(gòu)建并使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型,。

Steve Elston 博士和 Cynthia Rudin兩位導(dǎo)師將介紹分類(lèi)和回歸算法在機(jī)器學(xué)習(xí)、監(jiān)督模型,、非線性模型,、聚類(lèi)和推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用。另外,，如需認(rèn)證證書(shū),，需額外付款。

課程鏈接：https://www./course/principles-machine-learning-microsoft-dat203-2x-2

九,、Coursera—《機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)證書(shū)課程》

華盛頓大學(xué)利用實(shí)際案例研究已開(kāi)設(shè)5門(mén)講授機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的課程,。這6周的課要求每周5至8小時(shí)的學(xué)習(xí)，涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ),、分類(lèi),、聚類(lèi)、退化,、推薦系統(tǒng)以及降維,、采用深度學(xué)習(xí)的工程。

來(lái)自亞馬遜的Emily Fox 和 Carlos Guestrin將會(huì)作為這門(mén)課程的導(dǎo)師,，他們希望參與者能夠具備基本的數(shù)學(xué)和編程技能,，同時(shí)具有Python編程的工作經(jīng)驗(yàn)。這門(mén)課程是免費(fèi)的，但取得證書(shū)需要額外付費(fèi),。

課程鏈接：https://www./specializations/machine-learning

人工智能課程：

一,、EdX在線平臺(tái)的人工智能課程

來(lái)自EdX在線課堂平臺(tái)的這門(mén)課程主要介紹的是人工智能的應(yīng)用，例如機(jī)器人,、自然語(yǔ)言處理,、機(jī)器學(xué)習(xí)算法（人工智能分支）、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),、博弈算法和約束滿足問(wèn)題,。這門(mén)課程是來(lái)自哥倫比亞大學(xué)的高級(jí)教程，將會(huì)持續(xù)12周,。

課程鏈接：https://www./course/artificial-intelligence-ai-columbiax-csmm-101x

二,、Udacity—《人工智能入門(mén)》

此課程講授人工智能的“典型應(yīng)用”，是Udacity的機(jī)器學(xué)習(xí)工程師Nano學(xué)位課程的一部分,，

Sebastian Thrun和Peter Norvig兩位導(dǎo)師將會(huì)帶領(lǐng)你學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò),、統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能的基礎(chǔ)課程，以及自然語(yǔ)言處理,、機(jī)器人和圖像處理等人工智能應(yīng)用,。參與課程的學(xué)生需要掌握線性代數(shù)和概率論知識(shí)。

課程鏈接：https://cn./course/intro-to-artificial-intelligence--cs271

三,、《人工智能：原理與技術(shù)》

這個(gè)斯坦福大學(xué)的課程講授如何使用數(shù)學(xué)工具處理諸如機(jī)器翻譯,、語(yǔ)音和人臉識(shí)別以及自動(dòng)駕駛等復(fù)雜問(wèn)題。您可以先看授課大綱——機(jī)器學(xué)習(xí)概念,、樹(shù)搜索,、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、啟發(fā)式搜索,、博弈,、馬爾科夫決策過(guò)程、約束滿足問(wèn)題,、貝葉斯網(wǎng)絡(luò),、邏輯以及任務(wù)規(guī)劃。

課程鏈接：http://web./class/cs221/

四,、Udacity—喬治亞理工學(xué)院的《機(jī)器人人工智能》

由Udacity在線平臺(tái)提供的這門(mén)課程主要介紹的是斯坦福大學(xué)和谷歌聯(lián)合開(kāi)發(fā)的自動(dòng)駕駛技術(shù),。它是深度學(xué)習(xí)無(wú)學(xué)位基礎(chǔ)課程的一部分。Sebastian Thrun導(dǎo)師將會(huì)介紹定位算法,、卡爾曼濾波和粒子濾波,，PID控制，和即時(shí)定位與地圖構(gòu)建（SLAM）技術(shù),。這門(mén)課程需要參與者熟練掌握線性代數(shù)和概率論等數(shù)學(xué)知識(shí),，會(huì)用Python,，并且有編程經(jīng)驗(yàn)。

課程鏈接：https://cn./course/artificial-intelligence-for-robotics--cs373