30 个免费资源用于机器学习、深度学习、自然语言处理和人工智能

原文：www.kdnuggets.com/2018/06/30-free-resources-machine-learning-deep-learning-nlp-ai.html

这是一个免费资源的集合，超出了常分享的书籍、MOOCs 和课程，主要来自过去一年。它们从零开始，并按顺序进展，适合那些希望掌握一些基本概念的个人，希望能够进一步拓展（参见下面列出的最后 2 个资源以了解更多信息）。

这些资源没有特定的顺序，所以可以随意选择那些对你最具吸引力的。所有的荣誉归于各自材料的作者，如果没有他们的辛勤工作，我们将无法从如此伟大的内容中受益。

有兴趣开始机器学习吗？

由于许多良好的理由，许多高质量的机器学习教育资源往往非常注重理论，特别是在开始时。然而，似乎有一种越来越明显的趋势，即从一开始就进入实际应用，并在资源进展过程中混合实践和理论。本文介绍了 5 个这样的资源。

涵盖从基础的机器学习到从零开始编写算法，以及使用特定的深度学习框架，这些资源覆盖了相当广泛的内容。它们都是免费的，所以赶快阅读、观看和编码吧。

想进一步了解神经网络和深度学习，超越那些基本的入门教程和视频吗？本文包括 5 个具体的视频选项，总共提供了很多小时的见解。如果你已经具备一些基本的神经网络知识，可能是时候深入研究一些更高级的概念了。

你对一些实用的自然语言处理资源感兴趣吗？

在线有如此多的自然语言处理资源，尤其是那些依赖于深度学习方法的，筛选出优质的资源可能是一项任务。有一些著名的、顶尖的主要理论性资源，特别是斯坦福大学和牛津大学的深度学习课程：

但如果你已经完成了这些内容，已经在 NLP 领域有了基础，并且想转向一些实际资源，或者对其他方法感兴趣，这些方法可能不一定依赖于神经网络，这篇文章（希望）会对你有所帮助。

对将深度学习应用于自然语言处理（NLP）感兴趣？不知道从哪里或如何开始学习？

这是一个针对新手的 5 个资源集合，应该能让你了解可能性和自然语言处理与深度学习交汇处的现状。它也应该为你提供下一步的方向。希望这个集合对你有所帮助。

寻找一个由在线免费材料提供的入门级研究生 AI 课程？随着越来越多的高等教育机构决定允许通过网络向非学生开放课程材料，几乎任何人、任何地方都可以体验到伪大学课程。请查看以下免费的课程材料，所有这些材料都适合初级 AI 理解水平，其中一些还涵盖了特定应用概念和材料。

以下一些教授及其分享的材料在塑造世界顶级 AI 研究人员和从业者的思想方面发挥了重要作用。没有理由你不能从这些材料和指导中获益。

对自动驾驶车辆感兴趣？不知道从哪里或如何开始学习？

这个话题的正规教育资源稀缺，因此那些有兴趣学习的人必须以黑客思维来学习。我整理了一个简短的 5 个资源列表，以帮助新手找到方向，所有这些资源都是免费的。希望对一些人有用。

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