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在家就能学好【机器学习】！7个精选学习资源分享
【所有链接见置顶评论】
1. AndrewNg机器学习公开课
“机器学习大佬吴恩达icon的机器学习公开课，可以免费观看。
2. 《机器学习》
“周志华大佬的大作，也是最适合入门机器学习的读物。由于有版权的问题，放上官方链接，大家应该可以找到网上的免费pdf资源吧>,=?
3. Deep learning at Oxford 2015 牛津大学公开课《深度学习》
“世界顶尖大学的深度学习专业课，看完一定受益匪浅，但需要会科学上网，相信对于大多数程序猿/媛来说，这应该不是难事儿吧。
4. Deep Learning for Natural Language Processing 自然语言处理和深度学习
“自然语言处理是机器学习的重要应用之一，以上是来自网络的视频课程。相关课件也给大家整理了，下载地址也在置顶评论
5. Deep Learning Papers Reading Roadmap 深度学习论文阅读路线图
“作为一个火热才几年的专业领域，论文的研读是必不可少的，这里整理了论文阅读的路线图。
6. 《统计学习方法》
“统计学是机器学习的基础，学习《统计学习方法》，可以为学习人工智能打下良好基础。
7. 斯坦福CS321n
“世界范围内，人工智能专业最好的课程，开放学习。
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清华大学计算机系课程攻略
收录了清华计算机课程的一些课件、考题、作业、参考书目、复习资料等
#好书推荐##好书奇遇季#深度学习入门书《Python深度学习从零开始学》，京东当当天猫都有发售。从模型和实验入手，快速掌握深度学习技术。
业内大咖强力推荐！！！武汉大学信息管理学院教授 卢龙，腾讯云区域解决方案平台部总经理 王刚，微软（中国）有限公司首席技术顾问 管震，百度智能云华南区解决方案总监 黄龙，腾讯云AI应用产品中心总监 施明，腾讯云最有价值专家TVP，微软最有价值专家MVP 彭爱华，亚马逊云科技解决方案架构师 王华。
本书内容
本书共分13章，主要内容包括人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，深度学习的环境搭建，深度学习的原理，深度学习框架TensorFlow和Keras，卷积神经网络相关知识，图像识别，情感分析，迁移学习，人脸识别，图像风格迁移，生成对抗网络等内容。本书从最简单的常识出发来切入AI领域，打造平滑和兴奋的学习体验。本书配套示例源码、PPT课件、数据集与答疑服务。
本书思路
深度学习如何高效入门可以说是AI领域老生常谈的一个问题了，一种路径是从传统的统计学习开始，然后跟着书上推公式学数学；另一种路径是从实验入手，毕竟深度学习是一门实验科学，通过学习深度学习框架TensorFlow和Keras以及具体的图像识别的任务入手。
对于想要快速出成果的同学来说，第一种方法是不推荐的，除非你的数学很强想去做一些偏理论的工作，对于大部分人来说还是从深度模型入手，以实验为主来学习比较合适。
本书立足实践，以通俗易懂的方式详细介绍深度学习的基础理论以及相关的必要知识，同时以实际动手操作的方式来引导读者入门人工智能深度学习。
本书读者
本书作为零基础入门书，既适合希望了解深度学习、使用深度学习框架快速上手的初学者和技术人员阅读，也适合作为高等院校和培训学校人工智能及相关专业的师生的实训教材。
本书作者
宋立桓 ，IT资深技术专家，腾讯公司腾讯云解决方案架构师，主要负责为企业客户提供顾问咨询、培训和方案设计服务。之前服务于微软中国有限公司。目前专注于云计算 、大数据和人工智能，对区块链的相关技术也有深入的研究。著有图书《Cloudera Hadoop大数据平台实战指南》《AI制胜：机器学习极简入门》《MySQL性能优化和高可用架构实践》《云宇宙：互联网新未来》等。
