顶级大佬的AI课程！吴恩达、李飞飞等大咖深度学习课程汇总
顶级大佬的AI课程！吴恩达、李飞飞等大咖深度学习课程汇总
本文为大家整理了AI领域重量级大佬的人工智能课程资源，涵盖深度学习、机器学习等多个前沿领域，包括决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、神经网络和深度学习等核心技术。这些课程由吴恩达、李飞飞、Yann LeCun等AI领域顶级专家开设，适合不同层次的学习者，从入门到进阶，全面覆盖人工智能领域的核心知识点。
吴恩达（Andrew Ng） 深度学习
在深度学习领域，吴恩达教授的教学视频堪称瑰宝。作为人工智能和机器学习领域的泰斗，他通过Coursera等平台无私分享其丰富的学术见解与实践经验。他深入浅出的讲解、实践导向的教学方式以及全面培养综合素质的理念，赢得了广大学习者的热烈追捧和深深信赖。无论您是初学者还是已有一定基础的学习者，都能从中汲取到宝贵的智慧与灵感。
李宏毅 深度学习
李宏毅教授的深度学习课程，堪称是机器学习与深度学习爱好者的入门宝典。他系统全面地介绍了深度学习的基础知识，包括深度学习算法、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、激活函数、损失函数等核心要点。同时，课程强调实践应用，提供了丰富的代码示例和实战案例，让您在操作中深化对深度学习技术的理解。李宏毅教授的讲解风格简洁明快，语言精准易懂，即使是初学者也能轻松入门。
Yann LeCun 深度学习
Yann LeCun的深度学习课程堪称业内经典。本课程深入探讨了深度学习和表示学习的最新技术，涵盖了监督和无监督的深度学习、嵌入方法、度量学习、卷积和循环网络等核心议题。更重要的是，它将这些技术在实际应用中进行了生动展示，如计算机视觉、自然语言理解和语音识别等领域。这是一门理论与实践并重的优质课程，对于有一定机器学习基础的学习者来说，无疑是深入学习深度学习的绝佳选择。此外，该课程在bilibili上也有相应的翻译版本供您参考。
李飞飞——视觉识别中的卷积神经网络（cs231n）
本课程将带您走进深度学习的世界，探索如何运用这一技术于计算机视觉领域。通过作业和最终项目，您将亲身体验如何训练和微调神经网络。课程以Python语言为主要工具，全程视频讲座，让您轻松跟进学习进度。
Google & Udacity——深度学习
由谷歌首席科学家Vincent Vanhoucke与Udacity的Arpan Chakraborty联手打造的这门课程，将引领您深入探索深度学习的奥秘。课程内容涵盖了深度学习基础、深层神经网络、卷积神经网络以及针对文本和序列的深层模型。课程作业要求使用tensorflow框架实践，更配备了丰富的视频讲座，助您轻松掌握每一个知识点。
斯坦福大学——基于深度学习的自然语言处理（CS224n）
本课程是对斯坦福大学“cs224n：深度学习中的自然语言处理”课程的精华提炼，是对2018年课程的完美延续。在这里，您将探讨如何将深度学习应用于自然语言处理，理解其中的问题与限制。讲师Christopher Manning和Richard Socher将为您指明方向。
牛津大学——自然语言处理中的深度学习
本课程深入解析了深度学习的基本原理，并教授您如何将其灵活应用于自然语言处理领域。您将学会定义该领域的数学问题，并积累在CPU和GPU上进行实际编程的宝贵经验。讲师团队汇聚了牛津大学、CMU、DeepMind和英伟达公司的顶尖专家。课程全程配备视频讲座，方便您随时随地学习。
CMU——深度强化学习与控制
本课程由苹果人工智能研究所主任Ruslan salakhutdinovat与CMU的Katerina Fragkiadaki共同授课。课程内容涵盖了深度学习、强化学习、马尔可夫链决策过程（MDP）、部分可观马尔可夫链决策过程（POMDPs）、时序差分学习、Q学习以及深刻Q学习的基础知识。前沿话题还包括最优化控制、轨道优化、层次强化学习和迁移学习等。
CMU——深度学习入门
本课程由苹果公司人工智能研究所主任Ruslan Salakhutdinov主讲，为初学者提供了一份深入浅出的深度学习入门指南。通过四个精心制作的视频讲座，您将快速掌握监督学习、无监督学习以及深度学习中的模型评估和前沿研究问题。
CMU—— 机器学习
在卡耐基梅隆大学计算机学院的杰出领袖Andrew Moore博士的引领下，我们迎来了这场深度解析机器学习的旅程。通过这门课程，您将领略到机器学习的奥秘与魅力，为未来的科研或职业道路奠定坚实基础。
康奈尔大学——机器学习
该课程由Kilian Weinberger主导，另附有方便手机查看的课程笔记。
Andrew Ng——机器学习
吴恩达2017年在斯坦福大学的最新课程，包括视频讲座。
Geoffrey Hinton——机器学习中的神经网络
该课程是Hinton2014年课程的新版本，包含视频讲座。