https://space.bilibili.com/276373762/channel/detail?cid=101907
課程介紹:該課程出自Crash Course,首發YouTube,單個視頻時長均在10分鐘左右。視頻節奏非常好,語速偏快,適合下飯時間入門了解。主講很擅長深入淺出的講清複雜的概念,一集信息量很大甚至評論區還會有課代表幫你總結才能稍稍消化。https://space.bilibili.com/88461692課程介紹:用動畫講述數學專業知識,其視頻涵蓋了線性代數、微積分、拓撲學等領域,每門課都配有直觀生動的動畫演示,幫助觀眾加深對數學概念定理的理解。https://www.bilibili.com/video/av8042121課程介紹:復旦陳紀修老師的數學分析視頻課程,共214講。陳紀修老師主持編寫了21世紀課程教材——《數學分析》。www.bilibili.com/video/av8824879課程介紹:清華大學數學建模公開課,共84講。教材用的是《數學模型》姜啟源 。https://www.bilibili.com/video/av7199273課程介紹:可汗學院公開課,將統計學所有內容都涵蓋了。共85講。https://www.bilibili.com/video/av6989413https://www.bilibili.com/video/av163783541、Python 數據分析與展示(北京理工大學 )https://www.bilibili.com/video/av10101509https://www.bilibili.com/video/av16378934 課程介紹:莫煩 Python 數據處理教程,主要講解Numpy、Pandas兩個包的使用。共18講。3、【數據分析】SQL資料庫入門到精通,最乾淨易懂的小白必備教程10小時完整版https://www.bilibili.com/video/av77541375課程介紹:英文課程,中文字幕,很多同學表示這是看過最好的課程,通俗易懂。https://www.bilibili.com/video/BV154411Q7mGfrom=search&seid=4187357852637700624課程介紹:本課程完整覆蓋數據挖掘領域的各項核心技術,包括數據預處理、分類、聚類、回歸、關聯、推薦、集成學習、進化計算等。強調在知識的廣度、深度和趣味性之間尋找最佳平衡點,在生動幽默中講述數據挖掘的核心思想、關鍵技術以及一些在其它相關課程和教科書中少有涉及的重要知識點,適合對大數據和數據科學感興趣的各專業學生以及工程技術人員學習。https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dxfrom=search&seid=13732295711057612613課程介紹:這是個視頻是轉自吳恩達老師在Coursera上的公開課視頻,內容偏向理論而並非實戰,適合初學機器學習、深度學習的同學。需要視頻配套資料的可以看看這裡https://zhuanlan.zhihu.com/p/84214338這是國內黃博士為吳老師課程配的全套資料,包括視頻字幕,對應python代碼,原版PPT,中文版筆記等等
https://www.bilibili.com/video/av12463015/課程介紹:臺灣大學林軒田老師的《機器學習基石》課程由淺入深、內容全面,基本涵蓋了機器學習領域的很多方面。其作為機器學習的入門和進階資料非常適合。而且林老師的教學風格也很幽默風趣,總讓讀者在輕鬆愉快的氛圍中掌握知識。https://www.bilibili.com/video/av85508326?p=1課程介紹:同樣是臺大林軒田老師課程,通常學完基石的同學會繼續學習這一門課程。https://www.bilibili.com/video/av10590361課程介紹:臺大教授李宏毅製作的,經常被認為機器學習中文課程的首選,而且課程風格詼諧幽默,這就讓枯燥的課程變的有趣許多。而且最重要的是,課程中布置了很多作業,而萬能的網友更是找出了作業答案,並將其公布在了留言區,可以說太良心了,簡直是沒錢報班學習者的福音。5、up主:shuhuai008 【機器學習】【白板推導系列】https://www.bilibili.com/video/av70839977課程介紹:這個up主來自清華,他做的這一套機器學習白板推導的視頻講解系列目前出到第33集流模型。這個視頻系列最大的特點是給出了整體的框架,再用單章去分解裡面的重點,力求做到簡潔易懂,很有中國特色。對比國外普遍一個視頻2小時的課程,更適合國人。https://www.bilibili.com/video/av46180067/課程介紹:這門課程來自鄒博老師的《機器學習與數學分析》,風格同樣是深入淺出、通俗易懂,對於有基礎和沒基礎的同學,都能讓你輕易入門。7、機器學習算法-2017鄒博最新(Python版)https://www.bilibili.com/video/av23585080課程介紹:這門課程同樣來自鄒博老師,適合配合上一部一起觀看。https://www.bilibili.com/video/av76230791/課程介紹:張志華老師的這門課講的很深入,適合學習機器學習和深度學習的研究者深入學習,內容比較偏向理論,需要一定的數學基礎。9、Scikit-learn (sklearn) 優雅地學會機器學習 (莫煩 Python 教程)https://www.bilibili.com/video/av17003173課程介紹:莫煩的機器學習教程匯集了很多近些年來比較流行的 python 模塊教程。課程內容有趣,沒有機器學習背景的朋友們也能產生興趣,對機器學習的每種方法都能迅速理解。另外,對於已經入門了的同學們, 這門課程也是一個提升自己應用機器學習的好地方, 因為裡面同時也介紹了很多種機器學習的技巧方法, 能大大幫助提升學習效果。10、Stanford : Statistical Learning 史丹福大學:統計學習https://www.bilibili.com/video/av19775701課程介紹:這門課程來自統計學兩位超級大佬,全英文字幕,是公認的統計學系入門課程,使用的教材是Introduction to statistical learning,極力避免深奧的公式推導和複雜的概念,對於數學基礎不好的人非常友好。https://www.bilibili.com/video/av66314465課程介紹:這門課程的目標是為同學們介紹深度學習的基礎知識。學完這門課,你將能夠:理解驅動深度學習的主要技術趨勢;能夠搭建、訓練並且運用全連接的深層神經網絡;了解如何實現高效的(向量化)的神經網絡;理解神經網絡架構中的關鍵參數。第二課 — 改善深層神經網絡:超參數調試、正則化以及優化https://www.bilibili.com/video/av66524657/課程介紹:這門課程將學會理解業界構建深度神經網絡應用最有效的做法;能夠高效地使用神經網絡通用的技巧,包括初始化、L2和dropout正則化、Batch歸一化、梯度檢驗;能夠實現並應用各種優化算法,例如mini-batch、Momentum、RMSprop和Adam,並檢查它們的收斂程度;理解深度學習時代關於如何構建訓練/開發/測試集以及偏差/方差分析最新最有效的方法;能夠用TensorFlow實現一個神經網絡。https://www.bilibili.com/video/av87949453?p=24課程介紹:這門課程將學會理解如何診斷機器學習系統中的錯誤;能夠優先減小誤差最有效的方向;理解複雜ML設定,例如訓練/測試集不匹配,比較並/或超過人的表現;知道如何應用端到端學習、遷移學習以及多任務學習。https://www.bilibili.com/video/av66646276課程介紹:這門課程將學會理解如何搭建一個神經網絡,包括最新的變體,例如殘餘網絡;知道如何將卷積網絡應用到視覺檢測和識別任務;知道如何使用神經風格遷移生成藝術;能夠在圖像、視頻以及其他2D或3D數據上應用這些算法。https://www.bilibili.com/video/av66647398/課程介紹:這門課程將學會理解如何構建並訓練循環神經網絡(RNN),以及一些廣泛應用的變體,例如GRU和LSTM;能夠將序列模型應用到自然語言問題中,包括文字合成;能夠將序列模型應用到音頻應用,包括語音識別和音樂合成。https://space.bilibili.com/511221970課程介紹:最近,香港中文大學信息工程系助理教授周博磊也開始當up主,上傳自己的《強化學習》課程。整個課程共分為基礎課程和高階課程兩大部分,主要面向大三、大四或研一的學生,參加課程的學生需要具備相關背景知識,包括線性代數、概率論、機器學習(數據挖掘、模式識別、深度學習)等。此外,由於該課程有不少實踐內容,所以參加課程的同學最好有一些編程經驗,會用 Python、PyTorch。除了直播和課程視頻之外,周博磊還會同步更新課程的代碼,使用的程式語言為 Python,深度學習框架則是 TensorFlow 和 PyTorch 皆可(PyTorch 為主)。和常規的課程一樣,《強化學習綱要》也會在每節課後留下一些作業。https://www.bilibili.com/video/av20542427課程介紹:這門課程來自煉數成金。課程內容基本上是以代碼編程為主,也會有少量的深度學習理論內容。課程會從Tensorflow最基礎的圖(graphs),會話(session),張量(tensor),變量(Variable)等一些最基礎的知識開始講起,逐步講到Tensorflow的基礎使用,以及在Tensorflow中CNN和LSTM的使用。在課程的後面會帶著大家做幾個實際的項目,比如訓練自己的模型去進行圖像識別,使用Tensorflow進行驗證碼的識別,以及Tensorflow在NLP中的使用。4、PyTorch 動態神經網絡 (莫煩 Python 教學)https://www.bilibili.com/video/av15997678課程介紹:這套視頻比較適合有一些機器學習課程基礎的同學。5、Numpy & Pandas (莫煩 Python 數據處理教程)https://www.bilibili.com/video/av16378934課程介紹:這門課程匯集了在 Python 中最重要的數據處理,科學計算模塊: Numpy 和 Pandas。6、Matplotlib Python 畫圖教程 (莫煩Python)https://www.bilibili.com/video/av16378354/課程介紹:Matplotlib 是一個非常強大的 Python 畫圖工具;這門課程可以對比莫煩numpy & pandas & matplotlib同時來學。7、tensorflow2.0入門與實戰 2019年最通俗易懂的課程https://www.bilibili.com/video/av62215565?p=17課程介紹:本課程是關於Tensorflow與深度學習實戰的一門課程。該課用通俗易懂的實例,系統講解了Tensorflow2.0的使用,可以說是目前最新最系統的 Tensorflow 2.0 教程。其中講解了Tensorflow中各種概念、操作和使用方法,針對Tensorflow的基礎知識,在傳統數據分析中應用進行詳細講解,並且給出了豐富的深度學習模型實戰。8、斯坦福2017季CS231n深度視覺識別課程視頻https://www.bilibili.com/video/av13260183/?p=1課程介紹:本課程是史丹福大學關於計算機視覺的課程,全英文字幕,老師是Fei-Fei Li, Justin Johnson, Serena Yeung。9、【北京大學】人工智慧實踐:Tensorflow筆記https://www.bilibili.com/video/av22530538課程介紹:這是人工智慧入門課,將用八次課幫你梳理人工智慧概念、機器學習方法、深度學習框架。10、Keras 快速搭建神經網絡 (莫煩 Python 教程)https://www.bilibili.com/video/av16910214課程介紹:這門課程包括對Keras的介紹以及如何搭建各種神經網絡。11、李宏毅對抗生成網絡(GAN)國語教程(2018)https://www.bilibili.com/video/av24011528課程介紹:這門課程內容詳略得當,不想推公式的同學可以跳過推導,並不影響後續課程。課程的項目和論文都很新,同時也很生動,可以迅速的接觸一些最新的東西。另外,為了講清楚一個概念或技術,PPT的可視化做的非常用心,簡潔易懂。https://www.bilibili.com/video/av24724071/課程介紹:這門課程每個視頻大約40分鐘左右,PPT內容為英文,講授語言為中文。課程內容主打強化學習,涉及理論和論文解讀,需要同學們具備一定的強化學習基礎。13、David Silver 強化學習課程高清版https://www.bilibili.com/video/av35209257/課程介紹:這是David Silver在 UCL 講授的強化學習入門課程。Silver就是那位來自 DeepMind,在 Nature 上發表了 DQN 論文,緊接著提出 AlphaGo 和 AlphaGo Zero,從此掀起深度強化學習研究浪潮的大神。他的課程深入淺出,在介紹強化學習概念的過程中穿插了很多例子,對初學者非常友好,建議作為第一個觀看的入門視頻課程。14、【中英文字幕】OpenAI - Spinning Up in Deep RL Workshop (Deep Reinforcement Learning)https://www.bilibili.com/video/av45364513/課程介紹:對於想上手實踐深度強化學習的同學們,這門課程是不錯的資源,從 VPG(Vanilla Policy Gradient) 到 TRPO(Trust Region Policy Optimization)、SAC(Soft Actor-Critic) 均有實現,關鍵是 OpenAI 出品,代碼質量高。15、斯坦福CS224n深度學習自然語言處理課程 by Chris Manninghttps://www.bilibili.com/video/av46216519/課程介紹:這門自然語言處理課程是值得每個NLPer學習的NLP課程,由 Christopher Manning大神坐鎮主講,在史丹福大學已經講授很多年。此次2019年新課,有很多更新,除了增加一些新內容外,最大的一點大概是代碼由Tensorflow遷移到PyTorch。這門課程的主要目標是希望學生能學到現代深度學習相關知識,特別是和NLP相關的一些知識點;能從宏觀上了解人類語言以及理解和產生人類語言的難度;能理解和用代碼(PyTorch)實習NLP中的一些主要問題和人物,例如詞義理解、依存句法分析、機器翻譯、問答系統等。1、清華「雲上學堂」:劉知遠老師閒話AI——自然語言理解難在哪兒END
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