十大高质量免费课程，看看哪款适合你

本文推荐10门高质量的免费课程，课程范围从入门机器学习到深度学习到自然语言处理等。此系列由哥伦比亚大学、克拉科夫技术大学、麻省理工学院、加州大学伯克利分校、华盛顿大学、威斯康星大学麦迪逊分校和Yandex Data School提供。

1.机器学习——华盛顿大学

本课程旨在为基本方法和机器学习的算法提供全面的基础。课程的主题来自经典统计、机器学习、数据挖掘、贝叶斯统计和优化。

前提条件：进入课堂的学生应该熟悉编程，并且应该具有线性代数、概率、统计和算法的基础。

2.机器学习

威斯康星大学麦迪逊分校

本课程将涵盖机器学习的关键概念，包括分类、回归分析、聚类和降维。学生将学习机器学习算法的基本数学概念，但本课程同样关注使用Python编程生态系统中的开源库的机器学习算法的实际应用。

3.算法（新闻学）

哥伦比亚大学

这是一门关于新闻学算法数据分析的课程，也是社会使用的算法的新闻分析。 主要议题是文本处理、高维数据的可视化、回归、机器学习、算法偏差和问责制、蒙特卡罗模拟和选举预测。

所有编码都是用Python完成的，使用Pandas，matplotlib，scikit learn。

4. 实用深度学习

Yandex Data School

5. Big Data in 30 Hours

克拉科夫技术大学

这个技术性的实践课程的目标是在15个讲座（每个2小时）内向技术人员（公司、学术机构或学生）介绍实用的数据工程和数据科学。所有科目都是通过实例介绍的，学生应该立即使用命令行或GUI工具。

前提条件：参与者需要具备技术性，在通用编程和操作系统方面能够流利，并且基本接触Linux shell，数据库和SQL。讲座9-15将需要Python的工作知识。

请注意，本课程还在开发中，并非所有课程都已完成。

6.深层强化学习训练营

加州大学伯克利分校（及其他）

强化学习考虑了学习行为的问题，并准备为下一代人工智能系统提供动力，这需要超越输入输出模式识别（因为语音、视觉、机器翻译已经满足了这种识别），但必须产生智能行为。示例应用领域包括机器人、营销、对话、HVAC、优化医疗保健和供应链。

这个为期两天的训练营将通过讲座和动手实验课程的教学内容为您讲授深度强化学习的基础，因此您可以继续使用这些技术构建新的应用程序，甚至推动算法前沿。

7. 人工智能简介

华盛顿大学

8.大脑，头脑和机器暑期课程

麻省理工学院

本课程探讨了智力问题——它的本质，它是如何由大脑产生的，以及它如何在机器中复制，在这个过程中使用集成了研究心灵的认知科学的方法和研究大脑的神经科学等内容。

9.算法的设计和分析

麻省理工学院

这是一门中级算法课程，重点是设计和分析高效算法的教学技巧，强调应用方法。主题包括分而治之、随机化、动态编程、贪婪算法、增量改进、复杂性和加密。

10. 自然语言处理

华盛顿大学

编译组：草田

相关链接：

https://www.kdnuggets.com/2018/12/10-more-free-must-see-courses-machine-learning-data-science.html

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