六、最好的機器學習資源
作者：Vishal Maini
譯者：飛龍
協(xié)議：CC BY-NC-SA 4.0
用于制定人工智能碎绎、機器學習和深度學習課程表的資源概覽螃壤。
制定課程表的一般建議
上學獲得一個正式學位并不總是可行或者令人滿意的。對于那些考慮自學來代替的人筋帖，這就是寫給你們的奸晴。
1. 構(gòu)建基礎，之后專攻興趣領域
你不能深入每個機器學習話題日麸。有太多藥學的東西寄啼，并且領域的進展較快。掌握基礎概念代箭，之后專注特定興趣領域的項目 -- 無論是自然語言理解墩划，計算機視覺，深度強化學習嗡综，機器人乙帮，還是任何其它東西。
2. 圍繞最感興趣的話題設計你的課程表
對于一些長期學習极景，或事業(yè)目標來說察净，動機遠比稍微優(yōu)化的學習策略重要。如果你玩的開心盼樟，你就會進展較快氢卡。如果你嘗試強迫你自己前進，你就較慢晨缴。
我們包含了自己探索或高度推薦的資源异吻。這個列表的并不打算非常詳盡。有數(shù)不清的選項喜庞，也有很多選項是沒有作用的。但是如果我們錯過了不錯的資源棋返，它屬于這里延都，請幫助我們。
基礎
譯者注：如果有翻譯過來的免費中文版睛竣，會以中文版代替晰房。如果中文版收費，則會同時提供英文和中文鏈接。
編程
- 語法和基礎概念：谷歌的 Python 課程殊者、笨辦法學 Python与境。
- 練習：CoderByte、CodeWars猖吴、HackerRank摔刁。
線性代數(shù)
- 深度學習圣經(jīng)，第二章：線性代數(shù)海蔽。機器學習相關的線性代數(shù)概念的快速概覽共屈。
- A First Course in Linear Model Theory（線性模型理論的第一堂課）。Nalini Ravishanker 和 Dipak Dey 所著党窜。在統(tǒng)計學語境下介紹線性代數(shù)的課本拗引。
概率統(tǒng)計
MIT 18.05，概率統(tǒng)計導論幌衣，由 Jeremy Orloff 和 Jonathan Bloom 講授矾削。提供概率歸因和統(tǒng)計推斷的知道，對于理解機器如何思考豁护、規(guī)劃哼凯、和決策來說，它是無價的择镇。
All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference（統(tǒng)計大全：統(tǒng)計推斷的短期課程）挡逼，Larry Wasserman 所著。統(tǒng)計學的導論性課本腻豌。
微積分
可汗學院：微分家坎。或者任何微積分課程或課本吝梅。
斯坦福 CS231n：導數(shù)虱疏，反向傳播和向量化，Justin Johnson 所著苏携。
機器學習
- 課程
- 課本
深度學習
- 課程
- Deeplearning.ai，吳恩達的導論性深度學習課程岳锁。
- CS231n：用于視覺識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡绩衷，斯坦福的深度學習課程。有助于構(gòu)建概念浸锨，帶有吸引人的講義和演示性的問題集唇聘。
- 項目
- Fast.ai，有趣而遍歷的柱搜，基于項目的課程迟郎。項目包括貓狗的圖像分類，和尼采哲學的作品生成聪蘸。
- 使用 TensorFlow 分類 MNIST 手寫數(shù)字宪肖。使用這個 Google 的教程，以超過 99% 的準確率健爬，在三個小時內(nèi)分類手寫數(shù)字控乾。
- 親自試試 Kaggle 的比賽。實現(xiàn)感興趣的深度學習論文娜遵，使用 Github 上的其它版本作為參考資料蜕衡。
- 閱讀
- 深度學習圣經(jīng)，Ian Goodfellow设拟，Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 所著慨仿。
- 神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習，清晰和在線刻度的深度學習教程纳胧，Michael Nielsen 所著镰吆。以一些到達人類級別的智能結(jié)尾。
- 深度學習論文閱讀路線圖跑慕，關鍵論文的全集万皿，按照時間和研究領域組織。
強化學習
- 課程
- John Schulman 的 CS294：深度強化學習核行，位于 UCB牢硅。
- David Silver 的 強化學習課程，位于倫敦大學學院芝雪。
- 深度 RL 訓練營减余，由 OpenAI 和 UCB 組織。應用當前關閉了绵脯，但是值得看一看未來的課程佳励。
- 項目
- Andrej Karpathy 的 Pong from Pixels。從零開始蛆挫，在 130 行代碼之內(nèi)赃承，實現(xiàn)打乒乓球的智能體。
- Arthur Juliani 的 Simple Reinforcement Learning with Tensorflow（Tensorflow 簡易強化學習）悴侵。使用 TensorFlow 實現(xiàn) Q-learning, policy-learning 和 actor-critic 方法瞧剖，和探索策略。
- 更多思路請查看 OpenAI 的 requests for research可免。
- 閱讀
- Richard Sutton 的書抓于，Reinforcement Learning: An Introduction（強化學習導論）。
人工智能
- 人工智能：一種現(xiàn)代方法（英文浇借，中文）捉撮，由 Stuart Russell 和 Peter Norvig 所著。
- Sebastian Thrun 的優(yōu)達學城課程妇垢，人工智能導論巾遭。
- 獎學金：Insight AI 伙伴計劃，谷歌大腦實習項目闯估。
人工智能安全
- 對于短的版本灼舍，請閱讀：1）Johannes Heidecke 的 Risks of Artificial Intelligence（人工智能的風險）；2）OpenAI 和 谷歌大腦的合作涨薪，Concrete Problems in AI Safety（AI 安全中的具體問題）骑素；3）Wait But Why 的文章 AI Revolution（AI 的進化）。
- 對于長的版本刚夺，查看 Nick Bostrom 的 Superintelligence（超智能）献丑。
- 查看 MIRI 和 FHI 發(fā)布的 AI 安全方面的研究。
- 保持關注 Reddit 上的
/r/ControlProblem光督。
時事通訊
- Import AI阳距，每周的 AI 通訊，涵蓋業(yè)界的最新發(fā)展结借。由 OpenAI 的 Jack Clark 籌劃筐摘。
- Machine Learnings，由 Sam DeBrule 籌劃船老。它是這個領域中經(jīng)晨欤客串的專家。
- Nathan.ai柳畔，涵蓋近期新聞馍管，和風投視角的 AI/ML 評論。
- The Wild Week in AI薪韩，由 Denny Britz 維護确沸。標題說明了一切捌锭。
來自其他人的建議
- What is the best way to learn machine learning without taking any online courses?（不上任何在線課程的情況下，什么是學習機器學習的最佳方式罗捎？）观谦，由谷歌大腦的 Eric Jang 回答。
- What are the best ways to pick up deep learning skills as an engineer?（作為工程師桨菜，什么是修煉深度學習技能的最佳方式豁状？），由 OpenAI 的 CTO Greg Brockman 回答倒得。
- A16z 的 AI Playbook（AI 攻略書）泻红，更加基于代碼的介紹。
- AI safety syllabus（AI 安全大綱）霞掺，由 80,000 Hours 設計谊路。
你選擇了藍色藥丸，然后故事結(jié)束了根悼。你在你的床上醒來凶异，并且相信了你打算相信的任何東西。你選擇了紅色藥丸挤巡，仍然留在仙境中剩彬，然后我向你展示兔子洞有多深。-- Morpheus
最后祝你好運矿卑，再見喉恋。
