六盒宝典2017年 收藏、退出一气呵成 2019年机器之心干货教程都在这里了

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参与:张骞,鸡蛋酱
从2016年开始,机器之心每年都会盘点全年最佳教程。去年有朋友留言说,2019年上半年会“啃下”2018年的教程集。现在是2020年。不知道这位朋友有没有吃完。如果这面旗不倒,你为什么不再举一面呢?

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六盒宝典2017年 收藏、退出一气呵成 2019年机器之心干货教程都在这里了


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与往年类似,今年的盘点分为几个板块:简介、优质教材和课程、语言、工具、GitHub项目和经验分享。无论你是人工智能的新手,还是工作多年的数据分析师、炼金术师或代码农民,这个系列都能帮助你。
【六盒宝典2017年 收藏、退出一气呵成 2019年机器之心干货教程都在这里了】如果你还没有享受过所有这些课程,你可以跳到文章末尾的链接,找到往年教程的合集。
入门指南
去年教育部公布了新增AI本科高校35所的名单,为想要学习AI的学生提供了更多的选择。对于刚刚进入人工智能领域的孟新这一部分,我们提供了一系列完整的学习路线和入门教程:
完整的AI学习路线,最详细的中英文资源
不用交学费就可以成为数据科学家。这里有免费的学习途径
机器学习之路:这是GitHub极力推崇的学习路径
机器学习入门,根据这个课程列表来学习吧
18个月自学AI,2年写3万字,过来教你如何掌握AI的这些基本概念
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机器学习基础:什么是相似性和距离度量
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发行版是你所需要的:有12种发行版是ML所不知道的
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当然,在你得到AI之前,你必须先得到数学:
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数学基础:面向cs的线性代数、拓扑学、微积分和最优化
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新手上路:图形解释帮助你理解和使用正则表达式
数据科学入门数学指南
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接下来是一些简短而全面的教程,“一篇文章阅读”的基本概念:
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图形算法基础知识概述&图形分析
图论与图学习:图的基本概念
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