免费的在线学习课程一直是大多数人学习 AI 知识和技能的方式之一。今天，基于 Github 上一位小姐姐 Chip Huyen 分享的 10 门机器学习课程，AI科技大本营将这份收藏大礼包进行了豪华版升级，容量是原来的 2.5 倍，更重要的是，我们还收集了国内的中文优质课程，相信大家一定会喜欢。

线上公开课：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/

4、Fastai 推出的【2019 年面向程序员的深度学习实战课程】

• 课程名称：《Practical Deep Learning for Coders, v3》

• 讲师：Jeremy Howard

• 国外学习地址：

https://course.fast.ai

• 国内学习地址：

https://www.bilibili.com/video/av41718196/

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：

https://www.youtube.com/playlist?list=PLU40WL8Ol94IJzQtileLTqGZuXtGlLMP_

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

7、斯坦福概率图模型专项课程

• 课程名称：《Probabilistic Graphical Models Specialization(Coursera)》

• 讲师：Daphne Koller

• 学习地址：

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

8、DeepMind 强化学习导论课程

• 课程名称：《Introduction to Reinforcement Learning》

• 讲师：David Silver

• 国内学习地址：

https://www.bilibili.com/video/av24060851/

• 国外学习地址：
  

https://www.youtube.com/playlist?list=PLqYmG7hTraZDM-OYHWgPebj2MfCFzFObQ

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://github.com/full-stack-deep-learning/fsdl-text-recognizer-project

• 国内学习地址：

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

• 国外学习地址：
  

https://fullstackdeeplearning.com/march2019 

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

11、CS188 伯克利《人工智能导论》课程，含视频+资料

• 课程名称：《BerkeleyX: CS188.1x Artificial Intelligence》

• 国内学习地址：

https://www.bilibili.com/video/av39489278/

• 国外学习地址：
  

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

12、Fast.ai 发布的课程：从零开始学深度学习

• 课程名称：《Deep Learning from the Foundations》

• 讲师：Jeremy Howard

• 学习地址：

https://www.fast.ai/2019/06/28/course-p2v3/

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

14、deeplearning.ai 上线的 TensorFlow 实践课程，面向使用 TensorFlow 的开发者

• 课程名称：《TensorFlow in Practice》

• 讲师：Andrew Ng

• 学习地址：

https://www.deeplearning.ai/tensorflow-in-practice/

15、UC Berkeley《动手学深度学习》，李沐新书配套课程

• 课程名称：《Dive into Deep Learning》

• 讲师：Alex Smola、Mu Li

• 学习地址：

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

16、MIT的Python机器学习课程

• 课程名称：《Machine Learning with Python-From Linear Models to Deep Learning》

• 学习地址：

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

17、斯坦福 CS224U 自然语言理解课程

• 课程名称：《CS224U：Natural Language Understanding》

• 学习地址：

http://web.stanford.edu/class/cs224u/index.html

都是国外的课程？中文的有没有？

那必须有！下面为大家送上国内顶尖大学的计算机课程，让大家新学期，不用再为蹭课奔波，这些老师也不再只是别人家的老师！

18、中国科学技术大学课程资源

• 课程名称：《USTC-Course》

• Github 地址：

https://github.com/USTC-Resource/USTC-Course

19、浙江大学

• Github 地址：

https://github.com/QSCTech/zju-icicles

20、清华大学课程

• Github 地址：

https://github.com/PKUanonym/REKCARC-TSC-UHT

21、北京大学课程

• Github 地址：

https://github.com/lib-pku/libpku

除了国内高校，台大的林轩田老师、国立台湾大学的李宏毅老师的课程也是大家非常关注的，下面推荐三个台湾老师的课程，供大家学习。

22、陈蕴侬应用深度学习 

• 课程名称：《107 Spring - Applied Deep Learning, Taiwan University》

• 讲师：Yun-Nung (Vivian) Chen

• 学习地址：

https://www.bilibili.com/video/av46656764/https://www.csie.ntu.edu.tw/~miulab/s107-adl/

23、台大林轩田老师《机器学习基石》课程

• 课程名称：《机器学习基石》

• 讲师：林轩田

• 学习地址：

https://www.bilibili.com/video/av12463015/

24、台大林轩田老师课程

• 课程名称：《机器学习技法》

• 讲师：林轩田

• 学习地址：

https://www.bilibili.com/video/av12469267/

25、 NTU 大学，李宏毅最新机器学习课程（2019）

• 课程名称：《Machine Learning》

• 讲师：李宏毅 

• 学习地址：

http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML19.html

26、线下技术分享：与一线技术专家零距离交流

纸上得来终觉浅。线上跟着名校学习理论课程，只是迈向 AI 的第一步，真正耐打的硬核技术还要在线下炼就。将理论转化为实践应用的技能，需要我们进入企业，了解企业业务中的需求，解决实际场景中的难题，在实际工程项目中成长。

进入 AI、5G 和小程序时代， AI开发者不仅要掌握当下的技术应用，更要着眼未来的技术趋势。这个夏天，我们为大家邀请了 9 大技术领域的，60+ 名企业一线技术专家，齐聚 AI ProCon，分享落地技术。只有你需要听的，没有你不用听的！

AI ProCon 首轮议题曝光，精彩马上为你呈现！

（更多嘉宾和议题正在确定中……最终出席嘉宾以现场为准！）

(*本文为 AI科技大本营编译、整理文章，转载请联系微信 1092722531)

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