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精选机器学习工程课程资源大全

该项目精选顶尖大学公开的机器学习课程资源,覆盖计算机科学、数学统计、人工智能、机器学习、深度学习等领域。还收录大型公司机器学习项目案例,按主题和专业分类整理。资源涵盖从基础到高级应用的完整学习路径,为全面学习机器学习工程提供系统指引。

机器学习深度学习人工智能课程资源计算机科学Github开源项目

优秀的全栈机器学习工程课程

这是一份精选的公开可访问的机器学习课程列表,来自顶尖大学如伯克利、哈佛、斯坦福和麻省理工学院。它还包括来自大型和经验丰富公司的机器学习项目案例研究。该列表按主题和专业领域分类。Python是首选编程语言,因为它涵盖了端到端的机器学习工程。

特别感谢这些学校公开他们的课程视频和作业。

简介

掌握机器学习工程基础知识的最少必修课程列表。

麻省理工学院:计算机科学教育中缺失的一学期

edX 哈佛大学: CS50x: 计算机科学导论

麻省理工学院 18.05: 概率与统计导论

哥伦比亚大学 COMS W4995: 应用机器学习 :tv:

麻省理工学院 18.06: 线性代数

伯克利大学 CS182: 设计、可视化和理解深度神经网络: :tv: [参考解答]

伯克利大学: 全栈深度学习

计算机科学

机器学习工程所需的基础计算机科学、Python和SQL技能。

:books: 教材

图解算法

Google Python 风格指南

Python 设计模式

Python3 模式

设计模式:可复用面向对象软件的基础(第一版)

:school: 课程

麻省理工学院:计算机科学教育中缺失的一学期 :star:

edX 麻省理工学院X: 使用Python进行计算机科学和编程导论 :star:

edX 哈佛大学: CS50x: 计算机科学导论

用于数据分析的SQL

PostgreSQL 练习

滑铁卢大学: CS794: 数据科学优化

伯克利大学 CS 170: 高效算法和难解问题

伯克利大学 CS 294-165: 草图算法

麻省理工学院 6.824: 分布式系统 :tv:

数学和统计学

线性代数和统计学

数学和机器学习

:books: 教材

NIST 工程统计手册

:school: 课程

麻省理工学院 18.05: 概率与统计导论 :star:

麻省理工学院 18.06: 线性代数 :star:

斯坦福大学 Stats216: 统计学习 :star:

加州理工学院: 从数据中学习

贝叶斯统计学学生指南

应用机器学习的Python线性代数导论

人工智能

人工智能是机器学习的超集。这些课程提供了对人工智能领域更高层次的理解,包括搜索、规划、逻辑、约束优化和机器学习。

人工智能

:books: 教材

人工智能:现代方法

:school: 课程

伯克利 CS188: 人工智能 :star:

edX 哥伦比亚大学: 人工智能: [参考解答]

机器学习

机器学习。

机器学习

:books: 教材

机器学习的数学基础

简明机器学习

统计学习要素

大规模数据集挖掘

模式识别与机器学习: [代码]

跨行业数据挖掘过程方法论

:school: 课程

哥伦比亚大学 COMS W4995: 应用机器学习 :tv: :star:

斯坦福 CS229: 机器学习 :tv:

哈佛 CS 109A 数据科学

edX 哥伦比亚大学: 机器学习

伯克利 CS294: 机器学习中的公平性

谷歌: 机器学习速成课程

谷歌: AI教育

谷歌: 应用机器学习强化训练

康奈尔理工 CS5785: 应用机器学习 :tv:

概率机器学习 (2020年夏季) :tv:

AutoML - 自动机器学习

麻省理工: 以数据为中心的AI

机器学习工程

这些课程帮助你弥合从训练机器学习模型到在现实世界中部署AI系统的差距。

生产

:books: 教材

机器学习工程

机器学习系统设计

微软商业软件工程机器学习基础

谷歌机器学习规则

十二要素应用程序

特征工程与选择:预测模型的实用方法

机器学习的持续交付

:school: 课程

伯克利: 全栈深度学习 :star:

斯坦福: CS 329S: 机器学习系统设计 :star:

卡内基梅隆大学: 生产中的机器学习 github

Andrew Ng: 弥合AI从概念验证到生产的差距

Facebook机器学习实地指南

Udemy: 机器学习模型的部署 :star:

Spark

Udemy: 精通Apache Airflow的完整实践课程

深度学习概述

深度学习的基本概述。 深度学习

:books: 教科书

深度学习

深入浅出深度学习

深度学习所需的矩阵微积分

:school: 课程

伯克利大学 CS 182: 设计、可视化和理解深度神经网络

斯坦福大学 CS 25: Transformer模型 :tv:

Deeplearning.ai 深度学习专项课程: [参考解答] :star:

纽约大学: 深度学习

专业领域

推荐系统

当用户不知道自己想要什么,也无法用关键词描述需求时,就会使用推荐系统。

YouTube推荐系统

:books: 教科书

大规模数据集挖掘

语音和语言处理

深入浅出深度学习: 第16章 推荐系统

:school: 课程

斯坦福大学 CS246: 大规模数据集挖掘

信息检索和网络搜索

当用户有明确需求并能用关键词描述时,就会使用搜索和排序。

:books: 教科书

信息检索导论

:school: 课程

斯坦福大学 CS224U: 自然语言理解 - NLU和信息检索

维也纳理工大学: 信息检索速成课 - 基础

伊利诺伊大学: 文本检索和搜索引擎

斯坦福大学 CS276: 信息检索和网络搜索

弗莱堡大学: 信息检索 :tv:

自然语言处理

有了语言模型和序列模型,每个人都可以像GPT-3一样写作。

自然语言处理

:books: 教科书

深度学习

自然语言处理导论

语音和语言处理

:school: 课程

斯坦福大学 CS224n: 基于深度学习的自然语言处理: [参考解答] :star:

伯克利大学 CS182: 设计、可视化和理解深度神经网络: :tv: [参考解答]

纽约大学: DS-GA 1011 基于表示学习的自然语言处理

Deeplearning.ai 自然语言处理专项课程 [参考解答]

计算机视觉

神经网络还不能解决所有视觉问题。

计算机视觉

:books: 教科书

深度学习

:school: 课程

斯坦福大学 CS231n:视觉识别的卷积神经网络:[作业2解答作业3解答] :star:

伯克利大学 CS182:设计、可视化和理解深度神经网络:tv: [参考解答]

无监督学习和生成模型

gan

:school: 课程

斯坦福大学 CS236:深度生成模型

伯克利大学 CS294-158:深度无监督学习

基础模型

llm

斯坦福大学 CS234:大型语言模型(2022年冬季)

斯坦福大学 CS234:基础模型进展(2023年冬季)

强化学习

rl

:books: 教科书

强化学习

深度学习

:school: 课程

Coursera:强化学习专项课程 <= 由强化学习权威教科书作者 Richard Sutton 推荐。:star:

伯克利大学 CS182:设计、可视化和理解深度神经网络:tv: [参考解答]

斯坦福大学 CS234:强化学习

伯克利大学 CS285:深度强化学习 :star:

CS 330:深度多任务和元学习视频

伯克利大学:深度强化学习训练营

OpenAI Spinning Up

斯坦福大学 IDS 强化学习论坛 视频1 视频2 幻灯片

机器人学 :robot:

四元数随处可见,还有梯度。

robotics

:school: 课程

哥伦比亚大学X:CSMM.103x 机器人学

CS 287:高级机器人学

许可证

所有书籍、博客和课程的版权归各自作者所有。

你可以在开放的 CC BY-SA 3.0 许可下使用我的汇编和参考解答,并按以下方式引用:

@misc{leehanchung,
  author = {Lee, Hanchung},
  title = {全栈机器学习工程课程},
  year = {2020},
  howpublished = {Github 仓库},
  url = {https://github.com/awesome-full-stack-machine-learning-courses}
}

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