资源 | Hinton、LeCun、吴恩达......不容错过的15大机

作者:编程技术

3.机器学习和模式识别:Yann LeCun,纽约大学人类发展研究所所长,现就职于Facebook.2010年。

CMU——机器学习,2015年

链接:www.cs.cmu.edu/~awm/tutori…

10.信息论,模式识别和神经网络:大卫麦凯,剑桥大学。

链接:

该课程由Michael Littman, Charles Isbell, 和Pushkar Kolhe主导,包含视频讲座。

12.机器学习:Michael Littman,Charles Isbell和Pushkar Kolhe,佐治亚理工学院通过Udacity.2017年。

该课程出自多伦多大学。

链接:www.cedar.buffalo.edu/~srihari/CS…

本文由阿里云云栖社区组织翻译。

Geoffrey Hinton——神经网络与机器学习导论(csc321),2014年

该课程是Hinton2014年课程的新版本,包含视频讲座。

6.机器学习:Andrew Ng,斯坦福大学Coursera,课程从2017年12月25日开始。

该课程包括视频讲座

14. Udacity——机器学习-纳米学位,2017年

11.机器学习:汤姆·米切尔和玛丽亚·弗洛里娜·巴尔坎,卡内基·梅隆大学。2015年。

该课程由Kilian Weinberger主导,另附有方便手机查看的课程笔记。

10. 剑桥大学——信息论、模式识别与神经网络

8.机器学习和自适应智能:尼尔劳伦斯,谢菲尔德大学亚马逊机器学习总监.2015年。

佐治亚理工学院——机器学习,2017年**

翻译 | AI科技大本营(微信ID:rgznai100)

在这里,我们汇总了包括15个机器学习课程。课程大多数都是免费的,无需注册就可以自主学习。这些课程包括决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、神经网络和深度学习、贝叶斯学习、支持向量机和核方法、聚类、无监督学习、强化学习和学习理论。

参与 | 刘畅

链接:cs.nyu.edu/~yann/2010f…

14.机器学习 - 纳米学位:Arpan Chakraborty,David Joyner,Luis Serrano,Sebastian Thrun,Vincent Vanhoucke和Katie Malone,Udacity.2017年。

布法罗大学——机器学习导论,2017年**

该课程由Sargur Srihari主导。

译者:虎说八道

该课程出自多伦多大学。

2.机器学习:鲁斯兰Salakhutdinov,卡内基梅隆大学,苹果AI研究总监。本课程在多伦多大学教授.2015年。

参与该课程的讲师有Arpan Chakraborty,David Joyner,Luis Serrano,Sebastian Thrun,Vincent Vanhoucke和Katie Malone。

9. Roger Grosse——神经网络与机器学习简介(csc321),2017年

1.神经网络与机器学习简介:杰弗里E. Hinton,多伦多大学.2014。

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。

该课程包括视频讲座

13.机器学习简介:Sargur Srihari,布法罗大学.2017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:inverseprobability.com/mlai2015/

如果你需要回顾机器学习的背景知识,卡内基梅隆大学的杰夫·戈登教授为机器学习做了一个伟大的视频讲座系列数学背景。你可以先学习这个,接着在进行深度的机器学习的学习。

链接:

链接:www.cs.toronto.edu/~rgrosse/co…

4.从数据中学习:Yaser S. Abu-Mostafa,加州理工学院.2012

分分快三计划 1

该课程由Kilian Weinberger主导,另附有方便手机查看的课程笔记。

7.机器学习的神经网络:杰弗里Hinton,多伦多大学Coursera。他的2014年课程的新版本从2017年12月25日开始。

链接:

参与 | 刘畅

5.机器学习:基利安·温伯格,康奈尔大学.2017年

链接:

链接:www.cs.cmu.edu/~ninamf/cou…

PS:如果英文不是特别强,欢迎观看阿里云大学出品的机器学习在线课程。

该课程是Hinton2014年课程的新版本,包含视频讲座。

链接:courses.cis.cornell.edu/cs4780/2017…

文章原标题《15 Machine Learning Online Courses and Tutorials》,

链接:

15. CMU——教程:机器学习

15.教程:机器学习:安德鲁·摩尔,卡耐基梅隆大学计算机学院院长。

链接:

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。

9.介绍神经网络和机器学习:罗杰·格罗斯,多伦多大学.2017年。

链接:

12. 佐治亚理工学院——机器学习,2017年

康奈尔大学——机器学习,2017年

1. Geoffrey Hinton——神经网络与机器学习导论(csc321),2014年

Udacity——机器学习-纳米学位,2017年

Tom Mitchell 和 Maria-Florina Balcan. 卡内基·梅隆大学。2015年

链接:

分分快三计划 2

这门课程包括视频讲座

13. 布法罗大学——机器学习导论,2017年

Neil Lawrence——机器学习与自适应智能,2015年

链接:cn.udacity.com/course/mach…

链接:

链接:www.cs.toronto.edu/~tijmen/csc…

编辑 | Donna

该课程由David J. C. MacKay主导,课程包括视频讲座。

剑桥大学——信息论、模式识别与神经网络

链接:cn.udacity.com/mlnd

链接:

7. Geoffrey Hinton——机器学习中的神经网络,2014年

链接:

链接:www.coursera.org/learn/neura…

加州理工大学——从数据中学习,2012年

编辑 | Donna

该课程由David J. C. MacKay主导,课程包括视频讲座。

这门课程包括视频讲座

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。

吴恩达2017年在斯坦福大学的最新课程,包括视频讲座。

CMU——机器学习(csc411),2015年

链接:www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/C…

Geoffrey Hinton——机器学习中的神经网络,2014年

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。

Tom Mitchell 和 Maria-Florina Balcan. 卡内基·梅隆大学。2015年

原文地址

链接:

6. Andrew Ng——机器学习,2017年

该课程由卡耐基梅隆大学计算机学院院长Andrew Moore主导。

2. CMU——机器学习(csc411),2015年

链接:

5. 康奈尔大学——机器学习,2017年

Yann LeCun——机器学习和模式识别,2010年

链接:work.caltech.edu/telecourse.…

链接:

4. 加州理工大学——从数据中学习,2012年

翻译 | AI科技大本营

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:

该课程包括视频讲座。

Andrew Ng——机器学习,2017年

该课程由卡耐基梅隆大学计算机学院院长Andrew Moore主导。

Roger Grosse——神经网络与机器学习简介(csc321),2017年

参与该课程的讲师有Arpan Chakraborty,David Joyner,Luis Serrano,Sebastian Thrun,Vincent Vanhoucke和Katie Malone。

CMU——教程:机器学习

该课程由苹果公司人工智能研究所主任Ruslan Salakhutdinov主导。

原文地址:

8. Neil Lawrence——机器学习与自适应智能,2015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:www.coursera.org/learn/machi…

该课程由苹果公司人工智能研究所主任Ruslan Salakhutdinov主导。

链接:videolectures.net/course_info…

该课程由Michael Littman, Charles Isbell, 和Pushkar Kolhe主导,包含视频讲座。

3. Yann LeCun——机器学习和模式识别,2010年

该课程由Sargur Srihari主导。

11. CMU——机器学习,2015年

该课程包括视频讲座。

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