机器学习
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Andrew Ng Machine Learning课程 [5星推荐]
- 可作为机器学习入门。理论推导深入浅出，容易理解。
- 课程内容成体系，最好完成作业来帮助掌握。
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Udacity Machine Learning advanced课程 [4星推荐]
- 有专门的导师“监督”完成课程，互动性较好，课后项目有专人批阅。
- 提示此课程是付费课程(>4k)，较为适合在职人员利用业余时间充电。
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邹博 机器学习课程 [4星推荐]
- 讲师是中科院博士，深入浅出，资料丰富。
- 提示此课程是付费课程(<0.5k),
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林轩田 机器学习基石课程 [3星推荐]
- 讲解了机器学习理论和数学推导，需要数学基础扎实。
- 它的姊妹篇机器学习技法(需翻墙)也是推导为主。
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Google 机器学习速成课程 [4星推荐]
- Google出品，暂未学习
深度学习
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Jeremy Howard Practical Deep Learning For Coders课程 [4星推荐]
- 课程着重上手实践为主，将调Learn by doing。讲师对于如何学习有着深刻的认识。
- Jeremy Howard和Rachel Thomas谈论到一些教学方法(需翻墙)
- 网上好评较多，暂未学习，需翻墙
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Li FeiFei Convolutional Neural Networks for Visual Recognition课程 [5星推荐]
- 炙手可热的斯坦福课程，系统地讲解了深度学习在视觉识别中的理论和实践。
- 主要由李飞飞博士生讲解，对于模型背后的原理有着深刻的讲解。
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Andrew Ng Deep Learning课程 [5星推荐]
- 好评较多，暂未学习
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Udacity Deep Learning with Google课程 [3星推荐]
- 理论讲解不多，偏重于上手训练。
- 讲师来自Google，课后有实践项目。
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曹健 人工智能实践：Tensorflow笔记课程 [4星推荐]
- 暂未学习
- 讲师来自北大，课后有实践项目。
- 以下三取，难度以此陡增。
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读取 /英语是极其重要的信息载体。
汲取 /学习方法。