翻譯：雷鋒字幕組（明明知道）

這是一個精心策劃、超贊的、免費的機器學習和人工智能課程與視頻講座清單。所有的課程都是最好的人工智能研究人員和教師製作的高質量視頻講座。除了視頻講座，我還將課程網站與課堂講稿、附加閱讀材料和作業鏈接起來。

介紹性講座

在機器學習和人工智能方面，這些都是很好的入門課程。沒有ML和AI的經驗是必要的。你應該有一些線性代數，微積分入門和概率的知識。一些編程經驗也是值得推薦的。

機器學習（斯坦福CS229）｜課程網站

這個機器學習的現代經典課程是理解機器學習的概念和技術的一個很好的起點。本課程涵蓋了許多廣泛使用的技巧，課堂講稿詳細並複習了必要的數學概念。
卷積神經網絡視覺識別（斯坦福CS231n）｜課程網站

這是開始深入學習的好方法。本課程主要關注卷積神經網絡和計算機視覺，但也提供遞歸網絡和強化學習的概述。
人工智能導論（加州大學伯克利分校 CS188）｜課程網站

覆蓋整個 AI 領域。從搜索方法、博弈樹和機器學習到貝葉斯網絡和強化學習。
應用機器學習 2020（哥倫比亞大學）

斯坦福 CS229 的替代方案。顧名思義，這門課比 Andrew Ng 在斯坦福的機器學習課更具應用視角。你將看到更多代碼，而不是數學。概念和算法使用流行的 Python 庫 scikit-learn 和 Keras。
David Silver 介紹強化學習（DeepMind）｜課程網站

AlphaGo 和 AlphaZero 背後的主要研究人員之一，介紹強化學習。
自然語言處理與深度學習（斯坦福CS224N）｜課程網站

從循環神經網絡和單詞嵌入到變壓器和自我注意的現代 NLP 技術。涵蓋問題回答和文本生成等應用主題。

高階課程

需要掌握一些機器學習和人工智能知識的高級課程。

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