人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在2017年風(fēng)靡全球?？纯次④浽谂＝虻捻?xiàng)目，IBM的沃森，谷歌的Deep Mind和百度的超級計(jì)算機(jī)Minwa，你就會明白現(xiàn)在的趨勢。
2015年，Gartner引入了機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的概念，當(dāng)時，他預(yù)測ML將在2 ~ 5年內(nèi)達(dá)到高峰?，F(xiàn)在，F(xiàn)acebook和亞馬遜這些大公司正在越來越多地利用機(jī)器學(xué)習(xí)，從大量的數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。
研究預(yù)測，到2025年，人工智能市場將增長到約370億美元，而在2015年，它僅有約6.45億美元！
“機(jī)器學(xué)習(xí)是一個核心，是轉(zhuǎn)變的方式，讓我們重新思考我們正在做的一切?！薄猄undar Pichai，谷歌首席執(zhí)行官
機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能廣泛商業(yè)化的成功是無處不在的，從亞馬遜推薦你可能喜歡看的電影到能夠區(qū)分行人和樹的谷歌自駕車。數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI / ML已經(jīng)幫助商業(yè)領(lǐng)袖做出決定，衡量業(yè)務(wù)，研究人類行為和進(jìn)行預(yù)測分析。如果你的組織想要涉足這個非凡的領(lǐng)域，你需要考慮清楚。
隨著并行計(jì)算的成本降低，大數(shù)據(jù)的改進(jìn)和算法的突破，應(yīng)用型人工智能是當(dāng)今世界發(fā)展的方向。處理大量數(shù)據(jù)需求以及物聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備數(shù)量的增加都大大增加了機(jī)器學(xué)習(xí)的重要性。
AI / ML具有很大潛力，對于工程師或數(shù)據(jù)挖掘、模式識別的愛好者來說，這是一個不錯的職業(yè)選擇。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)科學(xué)不可分割的一部分，被哈佛商業(yè)評論評為21世紀(jì)最性感的工作 。
埃文斯數(shù)據(jù)公司的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，接受調(diào)查的500名開發(fā)人員中，有36％在其大數(shù)據(jù)或其他分析項(xiàng)目中使用ML元素。首席執(zhí)行官Janel Garvin表示：“機(jī)器學(xué)習(xí)與許多目前正在迅速采用的AI技術(shù)，已經(jīng)使大數(shù)據(jù)和高級分析方面的開發(fā)人員處于領(lǐng)先地位?！?/p>
她補(bǔ)充說：“我們看到越來越多的開發(fā)人員對各種形式的認(rèn)知計(jì)算產(chǎn)生興趣，包括模式識別、自然語言識別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們充分期待明天的計(jì)劃將基于今天這些新興的技術(shù)?！?/p>
因此，對于擁有計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、運(yùn)籌學(xué)或統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)位的人來說，在未來的一段時間內(nèi)，世界可能就是他們的囊中之物。
本文整理了一些免費(fèi)的頂級ML和AI課程，這些課程將幫助你成為下一個ML專家。當(dāng)然，這是一項(xiàng)艱苦的工作，但是如果你在該領(lǐng)域有所追求，你會發(fā)現(xiàn)通過這種方式，可以取得成功。
Coursera聯(lián)合創(chuàng)始人吳恩達(dá)的為期11周的課程。作為一個偏應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)課程，它講述了最好的機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)模式識別技術(shù)，并教你如何實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)的算法。
廣泛地講，它包括有監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)，線性和邏輯回歸，正則化和樸素貝葉斯。他使用Octave和MatLab。該課程還有豐富的案例研究和一些實(shí)際應(yīng)用。要求學(xué)生了解概率、線性代數(shù)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)知識。該課程廣受用戶好評。
課程鏈接：
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
作為Udacity數(shù)據(jù)分析師納米學(xué)位的一部分，這個大約為期10周的課程教授了使用機(jī)器學(xué)習(xí)處理數(shù)據(jù)集所需的所有知識，以提取有用的見解。教師Sebastian Thrun和Katie Malone要求初學(xué)者了解Python和基本的統(tǒng)計(jì)概念。
本課程教授從聚類到?jīng)Q策樹，從Adaboost到SVM等ML算法。此外，許多用戶還建議參加數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)課程，包括數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)分析、信息可視化、數(shù)據(jù)通信以及大規(guī)模數(shù)據(jù)處理等內(nèi)容。
課程鏈接：
https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-learning--ud120
加州理工大學(xué)電子工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)教授Yaser S. Abu-Mostafa將向你介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本理論原理、算法和應(yīng)用。
課程需要每周花費(fèi)10到20小時，持續(xù)10周。他們還有5周的課程，基于數(shù)據(jù)科學(xué)和分析的機(jī)器學(xué)習(xí)，新手可以學(xué)習(xí)更多的算法。
課程鏈接：
https://www.edx.org/course/learning-data-introductory-machine-caltechx-cs1156x#!
這是YouTube上一個高級機(jī)器學(xué)習(xí)視頻系列講座，教師Larry Wasserman是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)統(tǒng)計(jì)系和機(jī)器學(xué)習(xí)系教授。
本課程是他為博士生準(zhǔn)備的中級統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)講座。如果你想理解這些課程，需要確保自己有一定的數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)。
課程鏈接：
https://www.youtube.com/watch?list=PLTB9VQq8WiaCBK2XrtYn5t9uuPdsNm7YE&v=zcMnu-3wkWo
多倫多大學(xué)名譽(yù)教授Gregory Hinton也在谷歌山景城工作，他教這個由Coursera提供的為期16周的高級課程。
作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的先驅(qū)，Hinton在YouTube上的演講視頻講述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分割、人體運(yùn)動、建模語言、語音和物體識別等方面的應(yīng)用。本課程希望學(xué)生熟練掌握微積分，并具有Python編程經(jīng)驗(yàn)。
課程鏈接：
https://www.youtube.com/watch?list=PLoRl3Ht4JOcdU872GhiYWf6jwrk_SNhz9&v=cbeTc-Urqak
Udacity提供了這個讓機(jī)器學(xué)習(xí)更上一層樓的免費(fèi)課程。Google的3個月課程不適合初學(xué)者。它討論了深度學(xué)習(xí)的動機(jī)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積網(wǎng)絡(luò)以及文本和序列的深層模型。
課程負(fù)責(zé)人Vincent Vanhoucke和Arpan Chakraborty希望學(xué)習(xí)者具有Python編程經(jīng)驗(yàn)和一些GitHub經(jīng)驗(yàn)，并了解機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、線性代數(shù)和微積分的基本概念。其中TensorFlow（谷歌自己的深度學(xué)習(xí)庫）課程還有一個額外的優(yōu)勢，那就是可以自己掌握進(jìn)度。
課程鏈接：
https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730
DataCamp提供這種交互式的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，將幫助你在Kaggle競賽中獲得高分。他們還有免費(fèi)的介紹R的課程。
課程鏈接：
https://www.kaggle.com/c/titanic/details/new-getting-started-with-r
微軟數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)計(jì)劃證書的一部分，這是一個為期6周的中級課程。它教你如何使用Python、R和Azure云平臺來構(gòu)建和使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
教師Steve Elston和Cynthia Rudin博士在課程中介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類、回歸、監(jiān)督模型、非線性建模、聚類和推薦系統(tǒng)。如果想要獲得認(rèn)證證書，就需要付款了。
課程鏈接：
https://www.edx.org/course/principles-machine-learning-microsoft-dat203-2x-2
華盛頓大學(xué)已經(jīng)創(chuàng)建了五門課程，通過實(shí)際案例研究，介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識。這個為期6周的課程，每周需要5到8小時的學(xué)習(xí)時間，包括ML基礎(chǔ)、分類、聚類、回歸、推薦系統(tǒng)、降維以及介紹一些使用深度學(xué)習(xí)的項(xiàng)目。
亞馬遜的Emily Fox和Carlos Guestrin是指導(dǎo)老師，他們要求學(xué)習(xí)者掌握基本的數(shù)學(xué)和編程技巧，并掌握Python的相關(guān)知識。課程學(xué)習(xí)是免費(fèi)的，獲得有效的證書需要付費(fèi)。
課程鏈接：
https://www.coursera.org/specializations/machine-learning
EdX的這個激動人心的課程講述了AI應(yīng)用，例如機(jī)器人學(xué)和NLP，機(jī)器學(xué)習(xí)（AI分支）算法，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，游戲和約束滿足問題。它持續(xù)12周，是哥倫比亞大學(xué)的高級教程。
課程鏈接：
https://www.edx.org/course/artificial-intelligence-ai-columbiax-csmm-101x
該課程介紹AI的“代表性應(yīng)用程序”。它是“機(jī)器學(xué)習(xí)工程師納米學(xué)位計(jì)劃”的一部分。教師Sebastian Thrun和Peter Norvig帶你了解AI的基礎(chǔ)知識，包括貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)以及AI應(yīng)用，如NLP、機(jī)器人技術(shù)和圖像處理的應(yīng)用。課程要求學(xué)生知道線性代數(shù)和概率論。
課程鏈接：
https://www.udacity.com/course/intro-to-artificial-intelligence--cs271
這個斯坦福大學(xué)的課程講述了AI如何使用數(shù)學(xué)工具來處理機(jī)器翻譯、語音、人臉識別以及自動駕駛等方面的復(fù)雜問題。課程大綱包括：機(jī)器學(xué)習(xí)概念，樹搜索、動態(tài)規(guī)劃、啟發(fā)式，AI玩游戲，馬爾可夫決策過程，約束滿足問題，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，邏輯和任務(wù)。
課程鏈接：
http://web.stanford.edu/class/cs221/
這個課程由Udacity提供，講述了如何模仿斯坦福和谷歌的做法來編程一個機(jī)器人汽車。它是深度學(xué)習(xí)納米學(xué)位基礎(chǔ)課程的一部分。Sebastian Thrun將教授定位，卡爾曼和粒子濾波器，PID控制和SLAM等內(nèi)容。課程要求學(xué)生對線性代數(shù)和概率等數(shù)學(xué)概念，Python知識以及編程經(jīng)驗(yàn)有一定的掌握。
課程鏈接：
https://www.udacity.com/course/artificial-intelligence-for-robotics--cs373
本文列出的一些課程旨在幫助你快速進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能這個令人興奮和快速發(fā)展的領(lǐng)域。這些專注于特定學(xué)習(xí)領(lǐng)域的世界級課程，是你在機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)等領(lǐng)域獲得璀璨職業(yè)生涯的極好基石。
所以一旦你確定了自己的學(xué)習(xí)目標(biāo)，并具備一定的技術(shù)能力，那么，請制定一份學(xué)習(xí)計(jì)劃，給自己設(shè)定一個時間限制，然后，請自律，并按時完成計(jì)劃；嘗試與他人有效地合作，最重要的是找到方法，并始終保持動力。
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