将MOOC和Kaggle比赛结合 在线自学 + 精益实践
Standford CS231n 2017课程学习总结 https://github.com/mbadry1/CS231n-2017-Summary
深度强化学习免费实例教程(Tensorflow) https://github.com/simoninithomas/Deep_reinforcement_learning_Course
【异常检测】《Anomaly Detection - YouTube》by 李宏毅 https://www.youtube.com/watch?v=ikJi4bEgrNI
B 站上一些比较优质的 AI 及 Python 学习资源 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxOTcxNTIwNQ==&mid=310435692&idx=1&sn=7df8bd08174e92bfc503e953acfbedb7&chksm=0cb6ba863bc13390f701c82091dd79e4b4643e3211d91a70c41761f504f7b9b81399b22de297#rd
陈蕴侬《应用深度学习》国语(2020) https://www.csie.ntu.edu.tw/~miulab/s108-adl/ https://www.youtube.com/playlist?list=PLOAQYZPRn2V4iTh0XRB_-EHNktK_ai7kl
UCAS-Course - 中国科学院大学研一课程教材课件共享项目 https://github.com/lilujunai/UCAS-Course
李宏毅《深度学习人类语言处理》国语 (2020) https://www.bilibili.com/read/cv5223280
纽约大学《深度学习(PyTorch)》课程(2020) https://www.bilibili.com/read/cv5162276
(Yann Lecun)纽约大学《深度学习(PyTorch)》课程(2020) https://www.bilibili.com/read/cv5054336 https://atcold.github.io/pytorch-Deep-Learning/en/week04/04-1/
很好的计算机视觉视频课程 课程：计算机视觉远古探秘” https://www.bilibili.com/video/av43498478/
(Yann Lecun)纽约大学《深度学习(PyTorch)》课程(2020) https://www.bilibili.com/read/cv5054336
台大《应用深度学习》国语课程(2020) https://www.bilibili.com/read/cv5065910 https://www.bilibili.com/video/av837613990/
李宏毅《深度学习人类语言处理》国语 (2020) https://www.bilibili.com/read/cv5071092
哥伦比亚大学《应用机器学习》2020 更新 https://www.bilibili.com/read/cv5024250
李宏毅机器学习2020(国语) 更新 https://www.bilibili.com/read/cv5024627
《Python深度学习进阶》 https://github.com/ivan-vasilev/advanced-deep-learning-with-python
Kaggle出品的小型数据科学系列课程 https://github.com/Kaggle/learntools https://www.kaggle.com/learn/overview
经典统计学到现代机器学习 https://www.bilibili.com/video/av65718644/
'fun-with-graphics - 图形学相关的高校课程、书籍、教程、文章、博客、资源、开源项目。' https://github.com/FancyVin/fun-with-graphics
《面向云、移动&边缘的实用深度学习》随书代码 https://github.com/PracticalDL/Practical-Deep-Learning-Book
李宏毅机器学习2019(国语) https://www.bilibili.com/video/av46561029/
Andrew Ng深度学习(Autumn 2018) https://www.bilibili.com/video/av47055599/
Advanced Deep Learning and Reinforcement Learning course taught at UCL in partnership with Deepmind https://github.com/enggen/DeepMind-Advanced-Deep-Learning-and-Reinforcement-Learning
强化学习从入门到放弃：中文强化学习资料汇总 https://github.com/wwxFromTju/awesome-reinforcement-learning-zh
Learning from data一书中的习题解答 https://github.com/Doraemonzzz/Learning-from-data
(彭博)视频课程：机器学习基础 https://github.com/davidrosenberg/mlcourse
台大李宏毅(国语)线性代数课程 https://www.bilibili.com/video/av31780632/
深度多任务学习与元学习 https://www.bilibili.com/video/av91772677/ https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rMC6zfYmnD7UG3LVvwaITY5
Deep Learning Summer School + Tensorflow + OpenCV cascade training + YOLO + COCO + CycleGAN + AWS EC2 Setup + AWS IoT Project + AWS SageMaker + AWS API Gateway + Raspberry Pi3 Ubuntu Core + Brain Waves Reconstruction https://github.com/RubensZimbres/Repo-2018
Kaggle Learn数据科学系列交互微课，现已提供13个单项课程，从Python编程到机器学习可解释性、自然语言处理 https://www.kaggle.com/learn/overview
STAT479: Machine Learning (Fall 2018) https://github.com/rasbt/stat479-machine-learning-fs18
MIT Deep Learning https://github.com/lexfridman/mit-deep-learning
深度学习教程整理 https://github.com/zeusees/HyperDL-Tutorial
斯坦福2017季CS231n深度视觉识别课程视频 https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv
MIT课程：深度学习导论(2020) http://introtodeeplearning.com/
伯克利课程：深度强化学习(2019) https://www.youtube.com/playlist?list=PLkFD6_40KJIwhWJpGazJ9VSj9CFMkb79A
人工智能课程列表：斯坦福、MIT、UC Berkeley等顶校的开放式深度学习和强化学习课程 https://github.com/Machine-Learning-Tokyo/AI_Curriculum
【机器学习/AI视频课程大列表】’Awesome free machine learning and AI courses with video lectures.' https://github.com/luspr/awesome-ml-courses
机器学习/NLP/深度学习/强化学习课程(分类)超级大列表 https://github.com/kmario23/deep-learning-drizzle
『可解释的机器学习-来自李宏毅老师深度学习机器学习课程 https://www.bilibili.com/video/BV1Rg4y1q7QA
【斯坦福 CS520《知识图谱》课程(2020)】 https://web.stanford.edu/class/cs520/
【慕尼黑理工大学《计算机视觉深度学习进阶》课程(2020)】 https://www.bilibili.com/video/bv1a54y1B7NB
机器学习暑期学校2020(Youtube在线免费) https://www.bilibili.com/video/BV1eC4y187Ki/
【斯坦福课程：计算机技术面试问题解决技巧(2017)】 https://web.stanford.edu/class/cs9/
深度学习计算机视觉 https://www.bilibili.com/video/BV1dv411v7Ly
'BiliBili公开课目录' https://github.com/elder-frog/OpenCourseCatalog
宾夕法尼亚大学《图神经网络》课程(2020) https://www.bilibili.com/video/bv1L5411j7kb
由Yann LeCun主讲的纽约大学《深度学习》(2020)课程 https://www.bilibili.com/video/BV197411M7gG/ https://atcold.github.io/pytorch-Deep-Learning/zh/ https://github.com/atcold/pytorch-Deep-Learning/
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计算机视觉相关免费高质量课程视频大列表 https://github.com/kuzand/Computer-Vision-Video-Lectures
DeepMind Educational Resources：DeepMind教育性资源集 https://github.com/deepmind/educational
哈佛免费课程《数据科学：机器学习》——通过构建一个电影推荐系统，学习流行的机器学习算法、主成分分析等 https://online-learning.harvard.edu/course/data-science-machine-learning
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赫尔辛基大学《人工智能伦理》免费在线课程 https://ethics-of-ai.mooc.fi/
全栈深度学习训练营(2021) https://www.bilibili.com/video/BV1BT4y1P7u6/
斯坦福“机器学习系统设计”课“数据工程”讲义 https://stanford-cs329s.github.io/syllabus.html
OpenUnivCourses：名校开放机器学习课程集锦 https://github.com/kabartay/OpenUnivCourses
麻省理工学院开源了2400门课程的录像和内容，涵盖了计算机科学、人工智能、算法等。 https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/
https://www.bilibili.com/video/BV1vN411X7qB/ https://www.youtube.com/playlist?list=PLMsTLcO6ettgmyLVrcPvFLYi2Rs-R4JOE
做得不错，可以借鉴 https://datawhalechina.github.io/dive-into-cv-pytorch/ https://github.com/datawhalechina/dive-into-cv-pytorch
和上面类似，可以借鉴 https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing
机器学习核方法 http://members.cbio.mines-paristech.fr/~jvert/svn/kernelcourse/slides/master2017/master2017.pdf http://members.cbio.mines-paristech.fr/~jvert/svn/kernelcourse/course/2021mva/index.html https://www.bilibili.com/video/BV14z4y1m72D/ https://www.youtube.com/playlist?list=PLD93kGj6_EdrkNj27AZMecbRlQ1SMkp_o
李宏毅《机器学习》国语课程(2021) https://www.bilibili.com/video/BV11K4y1S7AD/
经典机器学习课程《从数据中学习(机器学习与数据挖掘)》B站搬运追加中文字幕 https://www.bilibili.com/video/BV13x411D7TU
MIT《(Julia)计算思维导论》课程(2021) https://computationalthinking.mit.edu/Spring21/ https://www.bilibili.com/video/BV1Jv411Y7zw
伯克利CS 182《深度学习：深度神经网络设计、可视化与理解》课程(2021) https://cs182sp21.github.io/ https://www.bilibili.com/video/BV1PK4y1U751
多伦多大学《强化学习导论》课程(2021) amfarahmand.github.io/IntroRL/
机器学习/深度学习课程汇总 https://elvissaravia.substack.com/p/machine-learning-and-deep-learning
计算思维与推理思维：数据科学基础》随书代码 github.com/data-8/textbook book
免费课程：嵌入式机器学习导论 www.coursera.org/learn/introduction-to-embedded-machine-learning
“可复现深度学习”课程资料 github.com/sscardapane/reprodl2021
UT Dallas《机器学习优化》课程资料 github.com/rishabhk108/OptimizationML
多伦多大学《3D和几何深度学习的机器学习方法》课程资料 https://www.pair.toronto.edu/csc2547-w21/schedule/
“应用深度学习”讲义 github.com/maziarraissi/Applied-Deep-Learning
台大《深度学习优化方法》课程(2021) https://www.bilibili.com/video/BV1CB4y1F7kM/
'李宏毅2021春季机器学习课程课件及作业' github.com/Fafa-DL/Lhy_Machine_Learning
《可复现深度学习》课程：通过包括代码版本化(Git)、数据版本化(DVC)、实验日志(Weight & bists)、超参调整、配置(Hydra)和Docker化将深度模型移植到“可复现”世界 https://www.bilibili.com/video/BV1SK4y1g7gt/
李宏毅机器学习课(2021)习题参考 github.com/ga642381/ML2021-Spring
华盛顿大学《深度神经网络应用》课程(2021)教材(免费书)与视频 https://www.bilibili.com/video/BV1Nq4y1L7SV/ https://arxiv.org/abs/2009.05673
S224W: Machine Learning with Graphs http://web.stanford.edu/class/cs224w/?continueFlag=16df1b6acf7e8d5a2c2f77c4acee6465
面向机器学习的线性代数入门 #TODO https://www.bilibili.com/video/BV1wU4y1V7bE/
名校公开课程评价网，由多个 GitHub 开发者共同参与维护的一个开源项目。 主要针对各大高校计算机课程在学习难度、课程规划、进阶资源等方面，做出整理与总结。其中包含数据库系统设计、数据结构与算法、计算机网络、机器学习等多个技术领域。 GitHub：github.com/conanhujinming/comments-for-awesome-courses
温州大学《机器学习》课程资料（代码、课件等） #机器学习/课件 github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course
UCAS_Course_2019 - 中国科学院大学2019-2020课程（秋季，春季，夏季） github.com/HuangCongQing/UCAS_Course_2019
斯坦福CS 124《从语言到信息》(2021)课程 https://www.bilibili.com/video/BV1kM4y1N7A2/
大学机器学习/深度学习进阶课程列表 https://docs.google.com/spreadsheets/d/1KYJ9Z8f76WZGYpT2E5sjr5gL-O35Lpjm-SMmU00fplk/edit#gid=0
《几何深度学习》课程(AMMI 2021) https://www.bilibili.com/video/BV17y4y1L7aX/
斯坦福新课：实践机器学习 https://c.d2l.ai/stanford-cs329p/
Data Science for Beginners：微软10周20堂数据科学课 github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners
康奈尔大学“应用机器学习”课程资料 github.com/kuleshov/cornell-cs5785-2021-applied-ml
CMU的经典课程Algorithms in the Real World现在将编号改为15-750(原来是15-853)，合并了原来15-750课程Graduate Algorithms的一些内容，而将更专门的理论课程改为15-850: Advanced Algorithms。Algorithms in the Real World课程非常有意思，既有理论，也有实际应用，希望以后能出一本书。 https://cstheory.stackexchange.com/questions/19759/core-algorithms-deployed/19773#19773
《深度学习基础》课程资料(Colab) https://www.bilibili.com/video/BV1QK4y1a7hz/ https://colab.research.google.com/drive/1ElEaLiW6PGyXObYGAdULk8ArGd8nLU7p?usp=sharing
《高效深度学习系统》课程资料 github.com/mryab/efficient-dl-systems
两周前给浙江大学开设了一门《操作系统》课，一周六课时，为期八周。 操作系统是计算机科学的专业基础课，也是把软件设计应用到极致的工程。我一共学过三次：第一次在清华，第二次在UIUC，第三次是当这门课的助教。助教当过几年时间，还曾经得过系里最佳助教的奖励。 可是我直到博士毕业，还是没有真正搞清楚操作系统中的一些设计细节。可见这门课还是挺难学的。 这次浙大的课，首先想到的问题是如何把课程中的文档、幻灯片和视频分发给学生。想来想去，最直接的办法就是建立一个极简的网站，域名就叫 oscourse.org。 上课采用幻灯片和办公室黑板板书结合的方式，现代和传统各取所需，用OBS Studio实时切换场景。 也不知道上课的学生是否注意到了，课程网站还是夹带了一点儿「私货」：脚注中的链接，指向我写的《幸福》。
动手学习深度学习 - 视频笔记，课程视频共 73 节，单个视频平均时长不超过 30 分钟。 课程既包含少量的机器学习的基础知识；又有如今前沿应用的 各种深度学习模型，同时每一章节的讲解还配备由 pytorch 实现的代码、教科书等等。 github.com/HIT-UG-Group/DeepLearning-MuLi-Notes
约克大学《面向计算机视觉的深度学习》课程资料 https://www.eecs.yorku.ca/~kosta/Courses/EECS6322/
国家开放大学终身教育平台正式上线，面向社会免费开放。该平台汇聚国家开放大学自建学习资源、#338所知名高校课程资源免费开放#、10个头部平台的特色课程等共计50万门，致力于满足社会大众多元化、个性化学习需求 https://le.ouchn.cn/#/home
拓扑深度学习是一种形式主义，旨在将拓扑语言引入深度学习，目的是利用最小的数学结构来形式化一般深度学习问题中出现的问题。来自剑桥大学Cristian Bodnar教授讲述了《拓扑深度学习》教程 https://www.zhuanzhi.ai/vip/cfaf10ab05c984aaed78f3b981d207ba
【Artificial Intelligence for Beginners - A Curriculum：微软的12周24节人工智能入门课程】’Artificial Intelligence for Beginners - A Curriculum - 12 Weeks, 24 Lessons, AI for All!' by Microsoft GitHub: github.com/microsoft/AI-For-Beginners
【《机器学习理论》课程】《STATS 231C: Theories of Machine Learning -- Spring 22 - YouTube》 https://www.youtube.com/playlist?list=PLN_qg0-2-0SxKyZLv_FotPDED5ET_rQmo
【《深度学习系统：算法和实现》课程】《Deep Learning Systems: Algorithms and Implementation - YouTube》 https://www.youtube.com/channel/UC3-KIvmiIaZimgXMNt7F99g/videos
【免费教材及课程：计算与推理思维——数据科学基础】《Computational and Inferential Thinking: The Foundations of Data Science》by Ani Adhikari, John DeNero, David Wagner GitHub: github.com/data-8/textbook http://data8.org/fa21/ https://inferentialthinking.com/chapters/intro
南大《机器学习初步》慕课 https://www.xuetangx.com/course/nju0802bt/14363483
【日内瓦大学《深度学习》课程】《UNIGE 14x050 – Deep Learning | University of Geneva》by François Fleuret https://fleuret.org/dlc/
【斯坦福《CS231A计算机视觉：从3D重建到识别》课程资料】《CS231A: Computer Vision, From 3D Reconstruction to Recognition》by Silvio Savarese, Jeannette Bohg https://web.stanford.edu/class/cs231a/index.html https://web.stanford.edu/class/cs231a/course_notes.html
【图宾根大学《深度学习数学基础》课程】《Math for Deep Learning》by Andreas Geiger www.youtube.com/playlist?list=PL05umP7R6ij0bo4UtMdzEJ6TiLOqj4ZCm
【Data Science for Beginners：微软10周20堂数据科学课】’Data Science for Beginners - A Curriculum - 10 Weeks, 20 Lessons, Data Science for All!' by Microsoft microsoft.github.io/Data-Science-For-Beginners GitHub: https:// github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners
CMU的Advanced NLP课程不错，把NLP最近的进展和高级案例方法作了详细的解释，还有课程录像可以一看。课程主页 https://phontron.com/class/anlp2022/
【CMU《机器学习导论》课程(2020)】《Schedule | Introduction to Machine Learning》by Ziv Bar-Joseph, Eric Xing https://www.cs.cmu.edu/~epxing/Class/10701-20/schedule.html
Andrej Karpathy的“深入浅出神经网络”系列实战课程 https://karpathy.ai/zero-to-hero.html https://www.bilibili.com/video/BV1qd4y1P7fP/?vd_source=755883b550cb633125f234c146e2e7cb
【CMU《深度学习》课程(Fall 2022)】《Carnegie Mellon University Deep Learning - 11785 Fall 2022 Lectures - YouTube》 https://www.youtube.com/playlist?list=PLp-0K3kfddPxRmjgjm0P1WT6H-gTqE8j9
微软开源的AI课程：“人工智能系统（System for AI）” 课程的中文名称设定为 人工智能系统，主要讲解支持人工智能的计算机系统设计，对应的英文课程名称为 System for AI。 课程主要为本科生高年级和研究生设计，帮助学生： 完整的了解支持深度学习的计算机系统架构，并通过实际的问题，来学习深度学习完整生命周期下的系统设计。 介绍前沿的系统和人工智能相结合的研究工作，包括AI for Systems和Systems for AI，以帮助高年级的本科生和研究生更好的寻找和定义有意义的研究问题。 从系统研究的角度出发设计实验课程。通过操作和应用主流和最新的框架、平台和工具来鼓励学生动手实现和优化系统模块，以提高解决实际问题的能力，而不仅仅是了解工具使用。 🔗 microsoft.github.io/AI-System/ 🔗 github.com/microsoft/AI-System
《解析 Transformers：理解 GPT，BERT 和 T5 模型背后的原理》 过去五年中，Transformers，一种神经网络架构，完全改变了自然语言处理的最先进技术。想要使用机器学习来翻译文本吗？好奇一个机器学习模型如何能够写出诗歌或专栏文章吗？Transformers 可以做到所有这些。在这一集的“ML 制造”中，Dale Markowitz 解释了什么是 transformers，它们如何工作，以及它们为何具有如此大的影响力。观看此视频，了解你如何开始在你的应用中使用 transformers！ 章节： 0:00 - 引言 0:51 - 什么是 transformers？ 3:18 - transformers 是如何工作的？ 7:41 - transformers 是如何被使用的？ 8:35 - 如何开始使用 transformers 原始视频：www.youtube.com/watch?v=SZorAJ4I-sA
【DeepLearning.AI新推短课：扩散模型工作原理】《How Diffusion Models Work - DeepLearning.AI》 https://www.deeplearning.ai/short-courses/how-diffusion-models-work/
微软在 GitHub 开源的 5 个面向初学者的技术教程，包括机器学习、Web 开发、物联网、数据科学、人工智能 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxOTcxNTIwNQ
- 总课时均为期 12 周，共 24 节，让你可以合理安排学习计划；
- 每个课程均附有项目实战开发讲解，强调实践出真知；
- 每节课均附有测验说明、草图笔记、作业任务等内容，助你更系统、更全面的掌握课程内容。
【François Fleuret深度学习全套课程资源(讲义/视频/教材/虚拟机)】《UNIGE 14x050 – Deep Learning - slides, recordings, and a virtual machine for François Fleuret's deep-learning courses 14x050 of the University of Geneva, Switzerland》 https://fleuret.org/dlc/
《深度学习系统&人工智能系统》 地址：github.com/chenzomi12/DeepLearningSystem 这个开源项目英文名字叫做 Deep Learning System 或者 AI System(AISys)，中文名字叫做 深度学习系统 或者 AI系统。 本开源项目主要是跟大家一起探讨和学习人工智能、深度学习的系统设计，而整个系统是围绕着 ZOMI 在工作当中所积累、梳理、构建 AI 系统全栈的内容。希望跟所有关注 AI 开源项目的好朋友一起探讨研究，共同促进学习讨论。
开放式机器学习课程：mlcourse.ai https://mlcourse.ai/book/index.html
在线课：程序员的实用深度学习 https://course.fast.ai/
【华盛顿大学《深度神经网络应用》课程资料】’T81 558:Applications of Deep Neural Networks - T81-558: PyTorch - Applications of Deep Neural Networks washington University in St. Louis' Jeff Heaton GitHub: github.com/jeffheaton/app_deep_learning
'手把手带你实战 Huggingface Transformers 课程视频&资料’ zyds GitHub: github.com/zyds/transformers-code
昆士兰大学的公开课《程序员实用深度学习 2022》 地址：course.fast.ai/ 这个免费课程是为具有一定编码经验、想要学习如何将深度学习和机器学习应用于实际问题的人（和兔子！）而设计的。