整理 | Jane出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100)

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览尽国内外好资源

1、斯坦福公开课程:概率和统计

  • 课程名称:《Probability and Statistics》

  • 学习地址:

https://online.stanford.edu/courses/gse-yprobstat-probability-and-statistics

2、MIT 公开课线性代数

  • 课程名称:《Linear Algebra》

  • 讲师:Gilbert Strang

  • 学习地址:

https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/

3、斯坦福 2017 季 CS231n 深度视觉识别课程视频

  • 课程名称:《Convolutional Neural Networks for Visual Recognition》

  • 讲师:Fei-Fei Li、Justin Johnson、Serena Yeung

  • 国外学习地址:

https://www.youtube.com/playlist?list=PLzUTmXVwsnXod6WNdg57Yc3zFx_f-RYsq

  • 国内学习地址(感谢爱可可老师为大家搬运)

https://www.bilibili.com/video/av13260183/

https://course.fast.ai

5、2019 斯坦福CS224n深度学习自然语言处理课程

  • 课程名称:《CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning》

  • 讲师:Chris Manning

  • 国内学习地址:

https://www.bilibili.com/video/av46216519/

  • 国外学习地址:

6、斯坦福机器学习课程

  • 课程名称:《Machine Learning(Coursera)》

  • 讲师:Andrew Ng

  • 学习地址:

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

https://www.coursera.org/specializations/probabilistic-graphical-models

国外学习地址:

9、全栈深度学习训练营(课程视频):为熟悉深度学习基础知识的开发人员提供的实践指导课程

  • 课程名称:《Full Stack Deep Learning Bootcamp》

  • Github 地址:

https://www.bilibili.com/video/av49643298

10、跟顶级Kagglers学习如何赢取数据科学竞赛

  • 课程名称:《How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers(Coursera)》

  • 讲师:Dmitry Ulyanov、Alexander Guschin、Mikhail Trofimov、Dmitry Altukhov、Marios Michailidis

  • 学习地址:

https://www.coursera.org/learn/competitive-data-science

国外学习地址:

https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/

13、CS230 斯坦福深度学习课程(2018 年秋)

  • 课程名称:《CS230: Deep Learning | Autumn 2018》

  • 讲师:Andrew Ng、Kian Katanforoosh

  • 国内学习地址:

https://www.bilibili.com/video/av47055599/

  • 国外学习地址:

https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOABXSygHTsbvUz4G_YQhOb

https://www.youtube.com/playlist?list=PLZSO_6-bSqHQHBCoGaObUljoXAyyqhpFW

https://www.edx.org/course/machine-learning-with-python-from-linear-models-to-deep-learning

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