【新智元介绍】机器学习的在线课程虽然很多，但比较分散。前NVIDIA高级深度学习工程师对这些课程进行了系统整理，按照学习顺序列出了10门课程。从理论知识到实际实践，达到人生巅峰。机器学习变得越来越流行，越来越多的人加入其中。互联网上有大量的机器学习课程。可以说，这是进入机器学习最好的时代。但当选择太多时，人们往往会陷入另一种痛苦的境地：不仅不知道从哪里开始，最重要的是，他们不知道如何系统地、一步一步地学习。锤子和棍子的随机学习往往无法实现快速成长。前Nvidia高级深度学习工程师Chip Huyen用自己的经验整理了10门课程，并按照学习顺序进行了排序。最好按顺序学习。这10 门课程是： 1. 斯坦福在线的概率与统计

简介：本自学课程涵盖概率和统计学的基本概念，涵盖机器学习探索性数据分析、生成数据、概率和推理四大方面。地址：https://online.stanford.edu/courses/gse-yprobstat-probability-and-statistics2。麻省理工学院的线性代数

简介：最好的线性代数课程，由传奇教授吉尔伯特·斯特朗教授。地址：https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-线性-代数-spring-2010/3。 CS231N：斯坦福大学用于视觉识别的卷积神经网络

简介：平衡理论与实践。笔记写得很好，直观地解释了反转、损失、正则化、dropouts、batchnorm等难点概念。地址：https://www.youtube.com/playlist list=PLzUTmXVwsnXod6WNdg57Yc3zFx_f-RYsq4。 Fastai 编码器实用深度学习

简介：本实践课程重点关注举重和跑步。它有一个论坛，可以就机器学习的最新最佳实践进行有益的讨论。地址：https://course.fast.ai/5。 CS224N：斯坦福大学深度学习自然语言处理简介：任何对NLP 感兴趣的人的必修课程。该课程组织良好，教学和最新研究。地址：https://www.youtube.com/playlist list=PLU40WL8Ol94IJzQtileLTqGZuXtGlLMP_6。 Coursera 上的机器学习

简介：吴恩达制作。地址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning7。 Coursera概率图形模型简介专业化：与大多数人工智能课程在概念上是自下而上的不同，本课程是自上而下的。地址：https://www.coursera.org/specializations/probabilistic-graphical-models 8. DeepMind 强化学习简介简介：本课程通过直观的解释和有趣的示例对RL 进行了精彩的介绍，由世界一流的专家教授授课。地址：https://www.youtube.com/watch v=2pWv7GOvuf0list=PLqYmG7hTraZDM-OYHWgPebj2MfCFzFObQab_channel=DeepMind9。全栈深度学习训练营简介：大多数课程仅教您如何训练和调整模型。本课程从头到尾教您如何设计、训练和部署模型。地址：https://fullstackdeeplearning.com/marcp01910。 Coursera 课程：了解如何赢得顶级Kaggler 的数据科学竞赛

简介：本课程是一门实践性课程。学习了前面的步骤后，是时候完善你的简历并获得高薪了！地址：https://www.coursera.org/learn/competitive-data-science