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編輯 | 紅色石頭

本文將給大家介紹機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域 10 個全球知名的免費公開課！這些課程遵循的學(xué)習(xí)路線從機器學(xué)習(xí)入門到深入學(xué)習(xí)，再到自然語言處理等。

這 10 大課程來自于?Columbia University, Krakow Technical University, MIT, UC Berkeley, University of Washington, University of Wisconsin–Madison, 和 Yandex Data School。

下面我們分別來介紹這 10 門課程！

1.《機器學(xué)習(xí)》

華盛頓大學(xué)（University of Washington）

課程地址：

https://courses.cs.washington.edu/courses/cse546/17au/

本課程旨在為機器學(xué)習(xí)的基本方法和算法提供一個全面的基礎(chǔ)。本課程的主題來自經(jīng)典統(tǒng)計、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、貝葉斯統(tǒng)計和優(yōu)化。

先決條件：進入課堂的學(xué)生應(yīng)該熟悉編程，并且應(yīng)該具有線性代數(shù)、概率、統(tǒng)計和算法的預(yù)先存在的工作知識。

2.《機器學(xué)習(xí)》

威斯康星大學(xué)麥迪遜分校（University of Wisconsin-Madison）

課程地址：

http://pages.stat.wisc.edu/~sraschka/teaching/stat479-fs2018/

本課程將涵蓋機器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵概念，包括分類、回歸分析、聚類和降維。學(xué)生們將學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)算法的基本數(shù)學(xué)概念，但本課程將同樣關(guān)注使用來自 Python 編程生態(tài)系統(tǒng)的開放源代碼庫的機器學(xué)習(xí)算法實際使用。

3.《算法》

哥倫比亞大學(xué)（Columbia University）

課程地址：

https://github.com/jstray/lede-algorithms/blob/master/README.md

這是一門關(guān)于新聞學(xué)中的算法數(shù)據(jù)分析的課程，也是對社會中使用的算法的新聞分析。主要主題是文本處理、高維數(shù)據(jù)可視化、回歸、機器學(xué)習(xí)、算法偏差和責(zé)任感、蒙特卡羅模擬和選舉預(yù)測。

所有的編碼都是在 Python 中完成的，使用 pandas、matplotlib 和 scikit-learn。

4.《深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》

Yandex 數(shù)據(jù)學(xué)院

課程地址：

https://github.com/yandexdataschool/Practical_DL/tree/master

5.《30 小時大數(shù)據(jù)》

克拉科夫技術(shù)大學(xué)（Krakow Technical University）

課程地址：

http://ondata.blog/big-data-in-30-hours/

這門技術(shù)實踐課的目標是在 15個 講座期間（每個 2 小時）向技術(shù)人員（企業(yè)、學(xué)術(shù)或?qū)W生）介紹實用數(shù)據(jù)工程和數(shù)據(jù)科學(xué)。所有的科目都是通過例子介紹的，學(xué)生可以立即使用命令行或 GUI 工具進行學(xué)習(xí)。?

先決條件：參與者必須是技術(shù)性的、對一般編程和操作系統(tǒng)相當流利的，并且基本了解 Linux shell、數(shù)據(jù)庫和 SQL。課程 9-15 將需要掌握 Python 的工作知識。

6. 深度強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練營

伯克利加州大學(xué)（University of California, Berkeley）

課程地址：

https://sites.google.com/view/deep-rl-bootcamp/lectures

強化學(xué)習(xí)考慮了學(xué)習(xí)行動的問題，并準備為下一代人工智能系統(tǒng)提供動力，該系統(tǒng)需要超越輸入輸出模式識別（已經(jīng)足夠用于語音、視覺、機器翻譯），但必須生成智能行為。示例應(yīng)用領(lǐng)域包括機器人、營銷、對話、暖通空調(diào)、優(yōu)化醫(yī)療和供應(yīng)鏈。

為期兩天的訓(xùn)練營將通過講座和實踐性的實驗室課程，向您傳授深層 RL 的基礎(chǔ)知識，這樣您就可以繼續(xù)使用這些技術(shù)構(gòu)建新的迷人的應(yīng)用程序，甚至可能推動算法領(lǐng)域的發(fā)展。

7.《人工智能導(dǎo)論》

華盛頓大學(xué)（University of Washington）

課程地址：

https://courses.cs.washington.edu/courses/cse573/17wi/

8. 《Brains, Minds and Machines Summer Course》

麻省理工學(xué)院（MIT）

課程地址：

https://ocw.mit.edu/resources/res-9-003-brains-minds-and-machines-summer-course-summer-2015/

本課程探討了智力的問題，它的本質(zhì)，它是如何由大腦產(chǎn)生的，以及如何使用一種整合認知科學(xué)（研究大腦）的方法在機器中復(fù)制，神經(jīng)科學(xué)（研究大腦）以及計算機科學(xué)和人工智能（研究開發(fā)所需的計算）。材料來自海洋生物實驗室每年提供的大腦、大腦和機器夏季課程。

9.《算法設(shè)計與分析》

麻省理工學(xué)院（MIT）

課程地址：

https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-046j-design-and-analysis-of-algorithms-spring-2015/

這是一門中級算法課程，重點是設(shè)計和分析高效算法的教學(xué)技術(shù)，強調(diào)應(yīng)用方法。主題包括分治、隨機化、動態(tài)編程、貪婪算法、增量改進、復(fù)雜性和密碼學(xué)。

10.《自然語言處理》

華盛頓大學(xué)（University of Washington）

課程地址：

https://courses.cs.washington.edu/courses/cse517/17wi/

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總結(jié)

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