资源 |“从蒙圈到入坑”，推荐新一波ML、DL、RL以及数学基础等干货资源

编译| AI科技大本营（rgznai100）

参与 | suiling

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：

• Part 1：为什么机器学习重要。人工智能与机器学习概述——过去，现在，将来。
• Part 2.1：监督学习。线性回归，损失函数，过拟合，梯度下降。
• Part 2.2：监督学习II。两种分类方法：逻辑回归和SVMs。
• Part 2.3：监督学习III.。非参数学习：k最近邻，决策树，随机森林。并介绍交叉验证，如何调参和模型融合。
• Part 3：无监督学习。聚类：k-means，层次聚类。降维：主成份分析法(PCA)，奇异值分解(SVD)。
• Part 4：神经网络。深度学习的工作原理，以及卷积神经网络(CNN)，循环神经网络(RNNs)和实际应用。
• Part 5：增强学习。介绍马尔可夫决策过程。Q-learning，策略学习，深层增强学习。价值学习问题。
• 附录：最好的机器学习资源、机器学习课程资源列表。

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/