编译| AI科技大本营(rgznai100)
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此前营长曾发过一篇高阅读量、高转发率,高收藏量的文章《爆款 | Medium上6900个赞的AI学习路线图,让你快速上手机器学习》,本文共分为五个部分:
现在把最后一个附录部分——“机器学习课程资源列表”进行了整理,该节主要包含一些关于AI、机器学习以及深度学习的资源,有助于初学者紧跟趋势快速“入坑”。
关于制定课程学习计划的通用建议
对于想进入这个行业的学习者来说,去学校学习这个方法有时候并不那么凑效,或者说鉴于学习者条件,这个想法是不可取的。基于这些考虑,我列出了以下课程,不过你需要注意以下两点:
1.先打好基础,再专攻某个你感兴趣的领域
无需深入研究机器学习的各个知识点,它所涉及的范围太多太广了,并且这个领域处于快速演进和迭代中。熟练掌握基础概念,并聚焦于你感兴趣的方向,不管是语义理解、计算机视觉、深度强化学习、机器人,或者其他什么领域都可以。
2.根据你的兴趣设置课程
动力和兴趣对结果有很强的导向性,强迫自己进步反而适得其反。以下我们推荐的课程并不是最详尽的,但太多选择反而无从选择,并且这些课程都是我们觉得比较好或者是强烈推荐的。如果你觉得有遗漏,可以告我一声哈~
基础课
1. 编程
语法和基本概念:
Google’s Python Class https://developers.google.com/edu/python/ Learn Python the Hard Way https://learnpythonthehardway.org/book/ex0.html
练习
Coderbyte https://coderbyte.com/ Codewars https://www.codewars.com/ HackerRank. https://www.hackerrank.com/
2. 线性代数
Deep Learning Book, Chapter 2: Linear Algebra. 与机器学习相关的线性代数概念一览 http://www.deeplearningbook.org/contents/linear_algebra.html A First Course in Linear Model Theory,作者是Nalini Ravishanker and Dipak Dey,在统计学中引入线性代数。context. https://www.amazon.com/First-Course-Linear-Model-Theory/dp/1584882476
3. 概率与统计
麻省理工学院18.05,概率与统计简介(Introduction to Probability and Statistics),由Jeremy Orloff和乔纳森·Jonathan Bloom授课。直观介绍概率推理和统计推断,对于了解机器如何思考、规划和作出决定非常有用。 https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-05-introduction-to-probability-and-statistics-spring-2014/index.htm All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference,作者Larry Wasserman,关于统计的介绍性文本。 http://www.ic.unicamp.br/~wainer/cursos/1s2013/ml/livro.pdf
4. 微积分
可汗学院: Differential Calculus https://www.khanacademy.org/math/calculus-home/differential-calculus 斯坦福CS231n: Derivatives, Backpropagation, and Vectorization,Justin Johnson编写 http://cs231n.stanford.edu/handouts/derivatives.pdf
机器学习
课程
吴恩达在Coursera上的机器学习课程(或者Stanford CS229) https://www.coursera.org/learn/machine-learning 数据科学训练营:Galvanize (full-time, 3 months, $$$$), Thinkful (flexible schedule, 6 months, $$) https://www.galvanize.com/san-francisco/data-science https://www.thinkful.com/bootcamp/data-science/flexible/
书籍
Gareth James等人撰写的统计学导论(可在线阅读) http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/
深度学习
课程
Deeplearning.ai, 吴恩达介绍深度学习的课程。 http://deeplearning.ai/ CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition,斯坦福深度学习课程,非常适用于构建深度学习的基础,非常有吸引力,还提供有价值的问题集合。 http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html
项目
Fast.ai,手把手教你上手项目,包括猫狗图片分类等。 http://www.fast.ai/ MNIST handwritten digit classification with TensorFlow. 通过谷歌的这个教程,你可以在3个小时内将手写数字分类准确率提升到99%。 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 参加Kaggle比赛小试身手。使用感兴趣的论文,并参照GitHub上的其他版本。 https://www.kaggle.com/
读什么?
Deep Learning Book, 深度学习圣经,由Ian Goodfellow, Yoshua Bengio以及Aaron Courville共同编写。 http://www.deeplearningbook.org/ Neural Networks and Deep Learning,清晰易读的在线深度学习文档,由Michael Nielsen编写。 http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html Deep Learning Papers Reading Roadmap,深度学习论文阅读线路图,按照年度和研究领域组织的重要论文汇编。中文版,请见营长之前翻译的版本《重磅| 128篇论文,21大领域,深度学习最值得看的资源全在这了》 https://github.com/songrotek/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap
强化学习
课程
伯克利大学:John Schulman’s CS 294: Deep Reinforcement Learning http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/ 伦敦大学学院:David Silver’s Reinforcement Learning course http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching.html OpenAI和加州大学伯克利分校联合开办:Deep RL Bootcamp,申请页面已经关闭,但值得关注。 https://www.deepbootcamp.io/
项目
Andrej Karpathy’s Pong from Pixels,130行代码从零实现一个乒乓球游戏。 http://karpathy.github.io/2016/05/31/rl/ Arthur Juliani’s Simple Reinforcement Learning with Tensorflow系列。 http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching.html OpenAI’s requests for research上有不少项目创意 https://openai.com/requests-for-research/
读什么?
Reinforcement Learning: An Introduction,作者Richard Sutton http://people.inf.elte.hu/lorincz/Files/RL_2006/SuttonBook.pdf
AI相关
Artificial Intelligence: A Modern Approach,作者Stuart Russell,Peter Norvig http://aima.cs.berkeley.edu/ Sebastian Thrun在优达学城的课:Intro to Artificial Intelligence https://cn.udacity.com/course/intro-to-artificial-intelligence--cs271
奖学金计划:
Insight AI Fellows Program http://insightdata.ai/ Google Brain Residency Program https://research.google.com/teams/brain/residency/
AI安全
只是想简单了解这方面的,可以看
Johannes Heidecke’s Risks of Artificial Intelligence https://thinkingwires.com/posts/2017-07-05-risks.html OpenAI和Google Brain联合推出的Concrete Problems in AI Safety https://blog.openai.com/concrete-ai-safety-problems/ Wait But Why’s article on the AI Revolution. https://waitbutwhy.com/2015/01/artificial-intelligence-revolution-1.html
想要详细了解这方面的,请参看
Nick Bostrom’s Superintelligence https://intelligence.org/research/ Machine Intelligence Research Institute (MIRI) 和 Future of Humanity Institute (FHI) 在AI 安全方面发表过的研究。 https://www.fhi.ox.ac.uk/research/research-areas/
请持续关注
with /r/ControlProblem on Reddit. https://www.reddit.com/r/ControlProblem/
期刊
Import AI, 由来自OpenAI的Jack Clark打理,主要是行业李的最新发展情况。 https://jack-clark.net/import-ai/ Machine Learnings,Sam DeBrule主办,经常有这个领域的嘉宾来客串。 https://machinelearnings.co/ Nathan.ai, 涵盖了从第三方投资角度看AI行业新闻和评论。 http://nathan.ai/ The Wild Week in AI ,由Denny Britz创办 https://www.getrevue.co/profile/wildml
其他推荐
What is the best way to learn machine learning without taking any online courses? — Eric Jang, Google Brain https://www.forbes.com/sites/quora/2017/03/22/what-is-the-best-way-to-learn-machine-learning-without-taking-any-online-courses/#30fc6e5d5d87 What are the best ways to pick up deep learning skills as an engineer?" - answered by Greg Brockman, CTO of OpenAI https://www.quora.com/What-are-the-best-ways-to-pick-up-Deep-Learning-skills-as-an-engineer A16z's AI Playbook, a more code-based introduction to AI http://aiplaybook.a16z.com/ AI safety syllabus, designed by 80,000 Hours https://80000hours.org/ai-safety-syllabus/