人工智能AI机器学习专家系列精品课程零基础到精通(全套)
PS:该课程为一个从业10年+的老司机整理推荐,本站转载。
机器学习介绍:
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
推荐理由:
阿尔法狗打败李世石!又要向人类挑战星际2?人工智能带来无限想象!都离不开机器学习这门学科!7
机器学习理论篇
课程介绍:. i9 |
大数据算法与机器学习算法讲解,对于机器学习应用到的数据知识,以及机器学习的原理,理论知识做了详细的讲解。g
课程目录:
【重点课程】大数据算法基础教程 22课
【重点课程】机器学习算法视频教程(重点) 10课7 [; S$ Kfj
3 j3 H; w) ~, H
【重点课程】机器学习之深度算法 30课5 i! k& x5
【重点课程】算法公开课 20课
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【参考学习】机器学习中的数学 4课/ v6 ]5 ^5 {8 `%
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【参考学习】机器学习视频教程 42课
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机器学习编程语言篇
课程介绍:
对于机器学习,linux操作系统是最适合的操作系统,无论对于系统的基本操作,shell编程,集群知识都需要有所了解,并能熟练操作。因为编程软件大多是需要在linux上执行。Scala语言与spark计算框架,是在大数据环境中最适合的机器学习编程语言,同时目前最流行的是机器学习编程是Python。最后大家学习一下mahout机器学习平台。了解下mahout是如果对于海量数据进行机器学习的。
课程目录:
【重点课程】Linux Shell编程从初学到精通 17课
8 }; o9 g" B* T- X; n: s
【知识拓展】Linux集群应用实战视频 43课' m* K4 X
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【重点课程】Scala语言入门 5课" ]( H
0 q( A% d! c' t
【重点课程】Spark入门到精通 8课- _8 v1
【重点课程】Spark机器学习入门到精通 8课
- I2 ]& a; G( t: V5 V)
【重点课程】零基础入门学习Python 42课: @/ N Q# _ q9 ojfgj
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【参考学习】Python网络程序开发 12课
【重点课程】mahout机器学习平台 7课+ s4 i' j" p3 u8 Y
机器学习应用篇 课程介绍:
对机器学习技术编程,与实际应用的讲解。讲师水平高,有很多实际的操作,也会穿插理论知识与各种算法的编程实现,是重点学习的课程。
课程目录:
【重点课程】实战coding直播(python) 6课
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【重点课程】大数据之机器学习视频教程(重点) 11课
【参考学习】机器学习课程(重点) 19课
【重点课程】机器学习基石视频课程 66课1 a- \$ S' phkg
【参考学习】机器学习公开课 11课
C2 c- f
【重点课程】机器学习课程视频 19课( A- u' gk
1 g% G1 e
【参考学习】机器学习线下培训视频 8课
机器学习面试篇 0 A5 f9
课程介绍:
机器学习面试指导的课程,提高应聘者的通过率,值得一看。
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课程目录:+ l+ D8 W
5 P7 W; n.
【重点课程】面试求职公开课(重点) 14课! h5 shk
: s2 ?3 s6 t0 k9 H
【重点课程】面试算法讲座视频 3课4 S( a# h$ @
' H. C# z'
机器学习参考复习篇
课程介绍:
此阶段给大家准备了自己收集的其他相关性的课程,大多是一些英文视频,部分配有中文字幕,可以了解下国外对机器学习科学的视频讲解。
课程目录:# D7 Q
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【推荐学习】斯坦福机器学习公开课(英语) 19课4 M0 L/ T$ Fhk
【知识补充】CMU - Machine Learning - Tom Mitchell(英语) 24课
【知识补充】Toronto - Machine Learning - Hinton(英语) 70课3 P* oghkghk
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【知识补充】2014斯坦福大学机器学习mkv视频 19课7 t, Y9 nhk
9 Q. S5 e7 \5
【知识补充】斯坦福机器学习算法(英文) 19课 I9 L& R8 y: h: hk
【知识补充】斯坦福公开课NG:机器学习 19课9 g2 L$ k; I3 E" ghkhgk{
【推荐学习】深度学习视频教程(英语) 16课
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