跟吴恩达、李沐一起学AI，你还在等什么？

跟吴恩达、李沐一起学AI，你还在等什么？

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来源

1.

https://blog.csdn.net/ank1983/article/details/136395056

2.

https://blog.csdn.net/Mr_ZJC/article/details/139846711

3.

https://www.amazon.com/-/he/PyTorch%E7%89%88-%E9%98%BF%E6%96%AF%E9%A1%BF%C2%B7%E5%BC%A0%EF%BC%88Aston-Zhang%EF%BC%89%EF%BC%8C%E6%9D%8E%E6%B2%90%EF%BC%88Mu-%E8%91%97%EF%BC%8C%E4%BD%95%E5%AD%9D%E9%9C%86%EF%BC%88Xiaoting-He%EF%BC%89%EF%BC%8C%E7%91%9E%E6%BD%AE%E5%84%BF%C2%B7%E8%83%A1%EF%BC%88Rachel/dp/7115600821

4.

https://zhuanlan.zhihu.com/p/660732094

5.

https://blog.csdn.net/2303_79469258/article/details/136603255

6.

https://blog.csdn.net/a614631315/article/details/138200404

7.

https://www.xue8nav.com/2090.html

8.

https://www.cnblogs.com/haws/p/18653469/deepLearningPytorch

在这个AI快速发展的时代，想要掌握这门前沿技术，却不知道从哪里开始？别担心，今天就为你推荐几个权威且实用的AI学习资源，让你轻松入门人工智能！

首先不得不提的就是AI领域的"明星导师"——吴恩达。作为斯坦福大学前教授、Google Brain项目发起人，他在Coursera上开设的课程可是"网红课程"，全球已经有超过480万人参与学习！

《AI for everyone》：零基础也能学

这门课程专为非技术人员设计，即使你没有任何技术背景，也能通过这门课了解AI的基本概念。课程内容包括：

• AI、机器学习、深度学习的区别
• 如何在组织中应用AI
• 如何与AI团队合作
• AI的商业应用和伦理问题

《机器学习专项课程》：技术爱好者的必修课

如果你对技术有一定了解，或者想深入了解机器学习，那么这门课程绝对不容错过。课程涵盖了：

• 监督学习和非监督学习
• 神经网络和深度学习
• 数据科学项目实践
• Python编程和Tensorflow框架

吴恩达教授的讲解深入浅出，配合大量的实践项目，让你在学习理论的同时，也能动手实践，真正掌握机器学习的核心技能。

如果说吴恩达是AI领域的"理论大师"，那么李沐就是深度学习的"实践派"。他的《动手学深度学习》教材，可以说是深度学习入门者的必备良品。

这本书最大的特点就是"边学边做"。全书分为三个部分：

1. 基础知识：介绍深度学习的基本概念和数学基础
2. 核心模型：讲解多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等核心模型
3. 实战应用：通过具体案例，展示深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的应用

书中不仅有详细的理论讲解，更有丰富的代码示例。而且，教材采用的是目前最流行的PyTorch框架，让你的学习更加贴近实际应用。

如果你更倾向于国内的教育资源，那么中国大学MOOC平台上的《Python机器学习应用》课程绝对值得一看。

这门课程由北京理工大学开设，面向初学者，课程内容包括：

• 机器学习基础概念
• 分类、回归、聚类等基础算法
• Scikit-learn库的使用
• 实战项目训练

课程为期四周，每周都有具体的教学模块，循序渐进地帮助你掌握机器学习的基本技能。不过需要注意的是，这门课程要求你具备Python编程基础，如果你是编程小白，建议先学习Python基础知识。

无论是吴恩达的系统课程，还是李沐的实践教材，亦或是中国大学MOOC的本土化课程，都是你学习AI的优质选择。关键是要根据自己的基础和需求，选择最适合自己的学习路径。

如果你是完全零基础，建议先从吴恩达的《AI for everyone》开始，建立基本概念；如果已经有一定的技术基础，可以直接学习《机器学习专项课程》或《动手学深度学习》；如果你更习惯国内的教学方式，不妨试试中国大学MOOC的课程。

记住，学习AI不是一蹴而就的事情，需要持续的实践和探索。希望你能找到适合自己的学习资源，开启AI学习之旅！