我们很多人都没有注意到，其实 YouTube 上面有大量免费的机器学习的指导课程。你无须再等待 MOOC 课程的更新了，可以在 YouTube 上面找到你想要的。去年，我们在 Top YouTube Videos 里面推荐了大量神经网络、深度学习和机器学习方面的优秀视频，但是很多视频已经有些过时了，所以这里我们需要更新一下视频推荐。 （备注：请自备梯子科学上网观看） 本文可以帮助你发现新的工具、技术、方法等。你要牢记这句话：对新知识的学习要像生命对于活水的需求一样迫切，永远不要停下追赶新知识、新观点的脚步。
大数据与人工智能时代，掌握Python基础后，我们可以选择数据分析方向、人工智能方向、全栈开发方向... 如果想要追赶 Python 的热潮，应该如何学习呢？除了自学之外，多数人都会选择在线课程作为辅
微软全球执行副总裁沈向洋博士曾表示“懂语言者得天下，人工智能对人类影响最为深刻的就是自然语言方面。”现在很多研究人员都在进入自然语言领域，希望可以解决“让机器理解人类语言”这一难题。
机器之心报道 编辑：蛋酱 对于机器学习领域的初学者来说，这会是很好的入门课程。目前，课程的笔记、PPT 和视频正在陆续发布中。 2020 年就这么悄无声息地走完了，想必大多数人，尤其是在校学生唯一的感觉就是：「又是毫无学术进展的一年。」 别慌，只要马上开始学习，什么时候都不算晚。 近日，威斯康辛大学麦迪逊分校助理教授 Sebastian Raschka 在推特上宣布了威斯康辛大学《机器学习导论》2020 秋季课程的完结：「教授两个班级和 230 个学生是相当不错的体验，对于那些感兴趣的人，我整理了一页记
首先，你需要一门编程语言。密歇根大学的这门专业课是有关学习如何使用Python，并创建自己的内容。
以前，吴恩达的机器学习课程和深度学习课程会介绍很多概念与知识，虽然也会有动手实验，但它们主要是为了帮助理解。在这一份 Coursera 新课中，吴恩达与谷歌大脑的 Laurence Moroney 从实践出发介绍了使用 TensorFlow 的正确姿态。
秋招已进入尾声，互联网行业也逐渐进入冬天，很多大厂都传来了缩招或停止招聘的讯息。但由一些岗位仍然是求贤若渴，即人工智能、大数据行业。在近日的世界互联网大会上，这两个也是热门话题，可以预见到，这些行业在未来的十年里都是比较热门的。可以说，谁掌握了数据和人工智能，它就掌握了未来。因此，对于那些还在犹豫是否进入这一领域的人来说，在掌握一门傍身技能的同时，如果不想在之后的时代里落伍，那就赶紧补充这方面的技能吧。网上关于这方面的学习资源有很多，让人无从下手。本文总结了一系列免费的机器学习和数据科学课程，方便读者在这个冬天及行业冬天里补充和提升自己。课程范围涵盖入门机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）及自然语言处理（NLP）等。如果在阅读此列表后，你还有些其它好的学习资料，可以在下面的留言栏给出相关的学习链接。
机器学习根植于统计学，正在逐渐成为最有趣、发展最快的计算机科学领域之一。机器学习可应用到无数行业和应用中，使其更加高效和智能。
【导读】3月1日，Google上线了AI学习网站——Learn with Google AI，并重磅推出了机器学习速成课程MLCC，该课程基于TensorFlow（TF），旨在为所有经验水平的人提供免
熟悉我的读者知道我不止一次的给大家推荐过ApacheCN这个开源组织，ApacheCN 是 2016 年 8 月份就开始搭建网站雏形， 2017 年 6 月份正式全职来做，是国内第一个有组织性、敢带人装X、敢真的分享、并且敢戴绿帽的中文开源组织，传送门：https://github.com/apachecn
导读：本文首先详细介绍了数据工程的职责、与数据科学家之间的差别以及其不同的工作角色，然后重点列出了很多与核心技能相关的的优秀学习资源，最后介绍行业内认可度较高的3种数据工程认证。
Python学习交流群---943598312---欢迎各位PY老司机入驻，交流学习~
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 IEEE Spectrum 发布了2017年顶级编程语言交互排行榜，Python高居第一。Python的排名从2016年开始就借助人工智能持续上升，在人工智能的各个领域，包括机器学习、深度学习以及大数据分析等的应用越来越广泛。 Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，可以处理系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎
最近受到疫情的困扰，相隔几百米的恋人都成了异地恋，就连情人节也需要云相聚。程序员如何用一种即浪漫又Geek的方式来进行表白？ 本周四（2月13日）晚19:00，Serverless 团队联合腾讯云大学与云+社区免费推出的Serverless在线课堂第三期，将分享《Serverless Python 开发实战之极速制作情人节表白页》，讲师将在线指导三分钟完成表白页制作部署。小伙伴们周四完成制作，周五情人节当天就可以派上用场啦！ 在线课程介绍 课程主题： Serverless Python 开发实战之极速
今天推荐三份知识点的速查表，分别是机器学习、深度学习和 Python 三方面的知识点速查表。其中前两份都是来自斯坦福大学的课程，分别是 CS229 机器学习 和 CS230 深度学习课程。
中国大学极少开设 Python 课程，故而国内 Python 程序员多属自学，那么你在自学 Python 的过程中有哪些值得分享的经验或者有趣的体验呢？ 我就是完全通过网上资源自学python的。从在校时候用python接活赚零花钱，到在创业公司用python开发商业网站和游戏后台。所有遇到的问题，几乎都可以从互联网上的公开资源找到答案. 其实python非常适合初学者入门。相比较其他不少主流编程语言，有更好的可读性，因此上手相对容易。自带的各种模块加上丰富的第三方模块，免去了很多“重复造轮子”的工作，可以
1、Ryujinx - 实验性的Nintendo Switch模拟器,使用 C# 编写
今天谷歌上线了基于 TensorFlow 的机器学习速成课程（Machine Learning Crash Course ，MLCC），它包含 40 多项练习、25 节课程以及 15 个小时的紧凑学习内容。此外，还包含了实际的案例研究示例。该课程基于谷歌内部课程，最初旨在帮助谷歌员工对AI和机器学习基础知识进行介绍。现在，MLCC将面向所有人开放，而且有中文版网站！
问耕 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 注册之后，可以获得七天免费试听。不过在这之前，你首先需要输入一张信用卡/储蓄卡，或者Paypal账户的相关信息，用于支付未来的学习费用。 如果7天后，你没有取消听课，每个月会从你的账上扣除49美元。 接着，我们就进入到《深度学习专项课程》的课程首页。 首先，页面上方有一个醒目的提示：“要获得证书， 请通过提交政府颁发的身份证来验证您的身份。”也就是说，你学完这个课程，想要得到一张“吴恩达嫡传真功夫已got”的证书，需要上传身份证、护照或驾照等信息。
本课程主要讲解基于Python语言的abaqus插件的制作。全面详细的讲解了RSG Dialog Builder插件制作工具的使用方法。通过每节课程的一到两个插件实例，详细的讲解了插件制作工具中各个部件的使用方法，通过学习该课程可使学员掌握插件制作的技巧，学会制作精美的插件，提高工作效率，以及论文的美观程度。
全球AI第一大厂Google推了新课程！ Google今天上线了一个“机器学习速成课程”，英文简称MLCC。用他们自己的话来形容，这个课程节奏紧凑、内容实用。 量子位觉得还有很意外的两点：它，竟然，基本可以全程中文！（地址见评论 还不要钱~ 听完这个课程总共需要大约15小时，包含大量教学视频，还有对算法实际运用的互动直观展示，让用户可以更容易地学习和实践机器学习概念。课程共25节，还有40多项练习。 据Google介绍，这个课程本来是工程师教育团队为自家员工开发的，也就
大数据文摘翻译作品 编译：姚佳灵，康欣 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 如果你想做一个数据科学家，或者作为一个数据科学家你想扩展自己的工具和知识库，那么，你来对地方了。 这篇文章的目的，是给刚开始使用Python进行数据分析的人，指明一条全面的Python学习路径。这条路径提供了用Python进行数据分析的必要步骤的一个全面概述。如果你已经有了一些基础，或者不需要所有的内容，可以随意调整学习路径以适合自己，并让我们知道你是怎么改动的。 0 热身运动 在开始学习之前，第一个需
大数据文摘编辑组 谷歌刚刚为全球的机器学习者们带来了一份大礼。 作为向人工智能教育领域迈出的第一步，谷歌的人工智能学习网站Learn with Google AI在今天上线，并重磅推出了一门机器学习速成课（Machine Learning Crash Course ，MLCC），提供交互式教学视频和练习，免费教授机器学习概念。 课程网站： https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/ 在本次发布中，谷歌提供了英文，西班牙文，法文，韩文
在机器学习的入门和进阶过程中，如果有一份好的 学习教程尤其是学习视频，学习效果无疑会事半功倍。就职于英伟达人工智能应用团队的计算机科学家 Chip Huyen 根据自己多年的教学和工程经验，总结了一份适合按顺序依次学习的机器学习课程清单，具体清单如下文。
本网站的主题是介绍一本斯蒂芬金的中短篇小说合集《四季奇谭》，首页现对本书进行整体的介绍，简要介绍本书包含的四篇小说。首页链接四个分页面，分别是角色简介（characters）、作者（author）、书评（reviews）、关于我（about me）。另外加入返回寝室主页的链接。
Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从 0 到 1 掌握 Python 机器学习，至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分，机器之心在本文中将其进行了整合，原文可参阅：http://suo.im/KUWgl 和 http://suo.im/96wD3。本教程的作者为 KDnuggets 副主编兼数据科学家 Matthew Mayo。 「开始
课程链接：https://bloomberg.github.io/foml/#home
机器之心报道 参与：张倩、李泽南 在 OpenAI 推出强化学习课程 Spinning Up 后不久。昨天，DeepMind 与 UCL 合作推出了一门深度学习与强化学习进阶课程，以在线视频形式呈现。
课程围绕机器人操作系统（ROS2）的应用展开，包括机器人学的基础理论和常用工具。借助立体多样的示例，课程可以为使用ROS2进行机器人开发设计的学员提供一个扎实的基础和相关应用全貌。课程将学习如何创建软件包、包括仿真、连接传感器和执行器以及集成控制算法，通过一套指导教程，掌握应用ROS2从零开始设置环境，连接各个传感器和执行器并实现机器人控制系统（导航）。
数据科学，据说是本世纪最吸引人的工作，已经成为我们许多人梦寐以求的工作。但对某些人来说，数据科学看起来像一个充满挑战的迷宫，让人无从下手。如果你也是其中之一，那就继续阅读。
Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下python的面向对象程序设计基础。
这篇文章旨在通过7个步骤，将最少的机器学习知识转化为知识型实践者，所有这一切都在使用免费的材料和资源。这个大纲的主要目标是帮助你通过许多可用的免费选项; 有很多，可以肯定的，但哪些是最好的？哪个互补？使用所选资源的最佳顺序是什么？ 首先，我假设你并不是以下方面的专家： 机器学习 Python 任何 Python 的机器学习、科学计算或数据分析库 如果你对前两个主题有一定程度的基本了解就更好了，不了解也没有关系，提前花一点点时间了解一下就行了。 第一步：基本 Python 技能 如果你打算利用 Python
Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯：从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法：Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
课程视频链接：https://www.bilibili.com/video/av882719663/
根据原po主在Reddit上的帖子介绍，对于那些已经有了机器学习相关基础的人来说，这份资料可能价值不大。
从Python菜鸟到Python Kaggler的旅程（译注：Kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台） 假如你想成为一个数据科学家，或者已经是数据科学家的你想扩展你的技能，那么你已经来对地方了。本文的目的就是给数据分析方面的Python新手提供一个完整的学习路径。该路径提供了你需要学习的利用Python进行数据分析的所有步骤的完整概述。如果你已经有一些相关的背景知识，或者你不需要路径中的所有内容，你可以随意调整你自己的学习路径，并且让大家知道你是如何调整的。 步骤0：热身 开始学习旅程之前，先回答第一
译者：Allen 从Python菜鸟到Python Kaggler的旅程（译注：Kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台） 假如你想成为一个数据科学家，或者已经是数据科学家的你想扩展你的技能，那么你已经来对地方了。本文的目的就是给数据分析方面的Python新手提供一个完整的学习路径。该路径提供了你需要学习的利用Python进行数据分析的所有步骤的完整概述。如果你已经有一些相关的背景知识，或者你不需要路径中的所有内容，你可以随意调整你自己的学习路径，并且让大家知道你是如何调整的。 步骤0：热身 开始学习旅
写在前面 2017年可以说是人工智能元年，不到一年的时间里人工智能概念与公司呈现出井喷式的发展，而社会上对与AI相关产业的人才需求也越来越大，不少人都希望掌握这个技术以免被时代淘汰。作为在AI领域领跑
假如你想成为一个数据科学家，或者已经是数据科学家的你想扩展你的技能，那么你已经来对地方了。本文的目的就是给数据分析方面的Python新手提供一个完整的学习路径。该路径提供了你需要学习的利用Python进行数据分析的所有步骤的完整概述。如果你已经有一些相关的背景知识，或者你不需要路径中的所有内容，你可以随意调整你自己的学习路径，并且让大家知道你是如何调整的。 步骤0：热身 开始学习旅程之前，先回答第一个问题：为什么使用Python？或者，Python如何发挥作用？ 观看DataRobot创始人Jeremy在
学习Python数据挖掘，你有明确的路线吗，学任何东西首先你要知道学习它的路线，了解了路线才能更容易学习，学习起来才不会非常费劲，进入正题，看看千锋教育的Python数据挖掘学习路线吧。 步骤0：热身
原作者 David Venturi 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 一年以前，我还只是一个没有任何编程经验的电脑爱好者。在试着上了一些在线课程之后，我深受启发，接着决定开始学习加拿大最好的计算机科学课程之一。 两周后，我意识到我可以通过 edX ，Coursera 和 Udacity 来学习我需要的一切知识，并且更快、更有效、成本更低。所以我退学了。 在不久之后，我开始通过使用在线课程创建自己专属的数据科学硕士学位。并且制定了一份数据科学编程方向的课程清单，
https://machine-learning-course.readthedocs.io/en/latest/
大家好，我打算每日花1小时来写一篇文章，这一小时包括文章主题思考和实现，今天是日更的第1天，看看能不能被官方推荐。（帮我点点赞哦～）
AI 科技评论按：3 月 7 日凌晨，谷歌 TensorFlow 开发者峰会（TensorFlow Dev Summit 2019）在美国加州举行。自今年 1 月份谷歌放出 TensorFlow 2.0 开发者预览版，开发者们如今终于迎来了万众期待的 TensorFlow 2.0 Alpha 版的正式发布。也许是为了呼应谷歌此前将 TensorFlow 2.0 称作重要的「里程碑」，TensorFlow 的 Logo 也从过去的三维积木状变成了扁平化风格的「T」和「F」字母拼接。
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