supergxt 2018-01-22
翻译 | AI科技大本营
参与 | 刘畅
编辑 | Donna
之前,我们推送了由sky2learn整理的15大深度学习课程。这次,我们整理了15个必看的机器学习课程。这些课程内容包括决策树,朴素贝叶斯,逻辑回归,神经网络和深度学习,估计,贝叶斯学习,支持向量机和核方法,聚类,无监督学习,提升算法,强化学习和学习理论。
Geoffrey Hinton——神经网络与机器学习导论(csc321),2014年
该课程包括视频讲座
链接:http://www.cs.toronto.edu/~tijmen/csc321/
CMU——机器学习(csc411),2015年
该课程由苹果公司人工智能研究所主任Ruslan Salakhutdinov主导。
链接:http://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/CSC411/
Yann LeCun——机器学习和模式识别,2010年
该课程由Facebook公司人工智能研究所主任Yann LeCun开设于纽约大学。
链接:https://cs.nyu.edu/~yann/2010f-G22-2565-001/index.html
加州理工大学——从数据中学习,2012年
该课程包括视频讲座。
链接:http://work.caltech.edu/telecourse.html
康奈尔大学——机器学习,2017年
该课程由Kilian Weinberger主导,另附有方便手机查看的课程笔记。
链接:https://courses.cis.cornell.edu/cs4780/2017sp/
Andrew Ng——机器学习,2017年
吴恩达2017年在斯坦福大学的最新课程,包括视频讲座。
链接:https://www.coursera.org/learn/machine-learning
Geoffrey Hinton——机器学习中的神经网络,2014年
该课程是Hinton2014年课程的新版本,包含视频讲座。
链接:https://www.coursera.org/learn/neural-networks
Neil Lawrence——机器学习与自适应智能,2015年
该课程出自英国谢菲尔德大学,由亚马逊机器学习总监Neil Lawrence主导。课程包括视频讲座。
链接:http://inverseprobability.com/mlai2015/
Roger Grosse——神经网络与机器学习简介(csc321),2017年
该课程出自多伦多大学。
链接:http://www.cs.toronto.edu/~rgrosse/courses/csc321_2017/
剑桥大学——信息论、模式识别与神经网络
该课程由David J. C. MacKay主导,课程包括视频讲座。
链接:
http://videolectures.net/course_information_theory_pattern_recognition/
CMU——机器学习,2015年
Tom Mitchell 和 Maria-Florina Balcan. 卡内基·梅隆大学。2015年
这门课程包括视频讲座
链接:http://www.cs.cmu.edu/~ninamf/courses/601sp15/
佐治亚理工学院——机器学习,2017年
该课程由Michael Littman, Charles Isbell, 和Pushkar Kolhe主导,包含视频讲座。
链接:https://cn.udacity.com/course/machine-learning--ud262
布法罗大学——机器学习导论,2017年
该课程由Sargur Srihari主导。
链接:http://www.cedar.buffalo.edu/~srihari/CSE574/
Udacity——机器学习-纳米学位,2017年
参与该课程的讲师有Arpan Chakraborty,David Joyner,Luis Serrano,Sebastian Thrun,Vincent Vanhoucke和Katie Malone。
链接:https://cn.udacity.com/mlnd
CMU——教程:机器学习
该课程由卡耐基梅隆大学计算机学院院长Andrew Moore主导。
链接:http://www.cs.cmu.edu/~awm/tutorials.html
原文地址:https://sky2learn.com/machine-learning-online-courses-and-tutorials.html