2021 年十大机器学习课程

机器学习和人工智能（AI）是影响大多数行业的最新且蓬勃发展的技术之一。它是软件工程中最知名、最令人兴奋的领域之一，正在逐步兴起。搜索引擎、聊天机器人、垃圾邮件过滤、欺诈检测等，都是 ML 使人类生活更美好的令人惊叹的例子。由于其声誉和组织中日益增长的需求，人们对这项技术越来越感兴趣，并打算学习它。如果您也希望在不加入任何大学的情况下学习这项技术，并且不想花费大量金钱，那么这是可行的。

有许多出色的在线机器学习课程，其中一些是完全免费的，而另一些则需要付费。EdX、Coursera 和 Udemy 等一些知名平台提供认证和在线课程。这些课程由来自顶尖大学的著名人士讲授。您可以在线轻松获得这些课程，并可以从任何地方访问它们。一些课程是免费的；然而，要获得认证，您可能需要付费。这些认证课程有助于学习机器学习的基础知识，将其应用于项目，并成为 ML 专家。

在本主题中，我们提供了一份最佳 AI 课程列表。其中一些课程很容易入门，而另一些可能需要更高级的知识。

1. 吴恩达的机器学习/斯坦福大学的机器学习课程（Coursera 最佳课程）
2. Udacity 的机器学习入门（免费）
3. 机器学习 A-Z：Python 和 R 数据科学实战（Udemy 最佳课程）
4. 机器学习速成课 - Google AI
5. 机器学习课程 - EdX
6. 面向程序员的机器学习入门 - Fast.ai
7. Datacamp 的机器学习入门
8. Coursera 的机器学习专业化
9. Python 机器学习
10. Python 数据科学与机器学习训练营

1. 吴恩达的机器学习/斯坦福大学的机器学习课程（Coursera 最佳课程）

在网上，一门非常优秀且受欢迎的 AI 课程是由 Coursera 上的吴恩达教授的。该课程由斯坦福大学在 Coursera 平台上提供。本课程由著名的“大师”吴恩达、斯坦福大学教授和 Coursera 的联合创始人组织和讲授。全球约有 4,330,425 人参加过该课程，平均评分高达 4.9 分（满分 5 分）。

本课程有助于理解和学习有效 AI 技术背后的理论以及实际应用。

本课程不仅提供 AI 技术的理论知识，还教你如何在没有指导的情况下实际应用这些技术。

在本课程中，每完成一个主题后，您都将接受测试，并在完成后会给出课程最终分数。在本课程中，您将获得关于每种 ML 算法背后数学的详细描述。

完成课程所需时间：约 55 小时

级别：初学者

先决条件

评分：4.9/5

费用：可免费旁听，付费获得证书。

课程的主要亮点

您将获得机器学习和人工智能领域硅谷的最佳技术实践。

• 课程结构从简介（监督和无监督学习）开始，涵盖从线性回归（单变量）、线性代数复习、逻辑回归、正则化，到神经网络：表示、AI 框架设计等基本到高级主题。
• 掌握逻辑回归和人工神经网络的技能非常重要。此外，您还将学习如何实现自己的神经网络以进行数字识别。
• 各种算法的实际应用以及如何将其应用于各种领域（包括智能机器人开发（感知、控制）、文本理解（网络搜索、反垃圾邮件）、计算机视觉、医疗信息学、音频、数据库挖掘等）的教学。
• 您可以随时随地在线学习完整的课程。

2. Udacity 的机器学习入门（免费）

这门课程是机器学习的顶级课程之一，它提供了机器学习的理论和实践概念。这门课程最好的地方之一是它由 **Sebastian** 讲授，他是自动驾驶汽车的幕后推手。

课程结构和授课方式使得机器学习的学习过程更加有趣。除了 ML 概念，它还提供 Python 编程知识。

本课程可免费学习，但不会颁发任何证书。

课程的主要亮点

• 课程包含互动测验，让您能够增强对所涵盖主题的知识。
• 加入学生支持社区，交流想法并解答疑虑。
• 它拥有一个大型社区，任何学生都可以加入，分享他们的想法并提出疑问。
• 任何人都可以根据自己的方便，随时随地学习。
• 每位注册学生都可以获得一对一的导师，这意味着在获得学生社区访问权限的同时，还提供个性化的职业指导。

3. 机器学习 A-Z：Python 和 R 数据科学实战（Udemy 最佳课程）

Udemy 的这门机器学习课程是最好的机器学习课程之一。这门课程将帮助您了解机器学习算法。您可以通过两位数据科学专家学习 Python 和 R 中的 ML。这是一门实践课程，包含大量代码示例供您练习。已注册该课程的学生人数为 799,851。

完成课程所需时间：约 45 小时

级别：初学者

先决条件

评分：4.5/5

费用：付费课程和认证

课程的主要亮点

• 非常棒的教程，适合初学者入门，几乎没有或只有很少的先验知识。
• 课程结构包含不同的主题，从数据预处理、回归、聚类、关联规则学习、自然语言处理、人工神经网络、降维，以及其他重要概念。
• 购买后，您将获得课程的终身访问权限，并且可以在手机和电视上访问。
• 每个主题的详细解释，包括理论和实践。
• 本课程提供 Python 和 R 两种编程语言。您还可以下载模板并在您的 ML 项目中使用。

4. 机器学习速成课 - Google AI

Google AI 提供的高强度培训，这是一个免费学习 AI 和机器学习关键概念的平台。然而，这门课程最适合那些希望快速学习 ML 概念并想了解重要 ML 概念基础知识的人，这可能需要几个小时。但是，如果您是刚入门，对 ML、线性代数、统计学等没有先验知识，那么您可能会觉得这门课程难以学习。

这个高强度课程包含理论视频讲座、实际练习、真实案例研究和模型动手实践。本课程由 Google 专家讲授，他们解释了各种关键的机器学习概念。

完成课程所需时间：约 15 小时

先决条件： 具备 Python 编程知识，必须熟悉线性方程、函数图、直方图和统计均值。

费用： 免费

提供者： Google AI

课程结构包含机器学习基础主题，并涵盖泛化、训练集和测试集、表示、逻辑回归、分类、神经网络、嵌入、ML 工程。

课程的主要亮点。

• 带有真实案例研究的互动视频讲座。
• 算法运行的可视化。
• Google 研究人员关于关键 ML 概念的讲座。
• 以最佳方式快速涵盖 ML 基础知识。
• 课程结构简单明了，您可以按照自己的节奏和先验知识进行学习。

5. 机器学习课程 - EdX

EdX 是学习各种课程和技术的绝佳平台之一，由哈佛、哥伦比亚等世界各地众多著名大学提供。您可以探索机器学习、数据科学、人工智能以及各种技术的顶级课程。有许多由世界一流机构为每种技术提供的课程。除了课程，它还提供在线研究生学位课程、微学位课程等。

当您搜索机器学习程序时，您会收到各种课程的搜索结果，其中大部分可以免费旁听，但需要付费才能获得证书。数据科学和机器学习的一些著名课程包括哈佛大学的数据科学、哥伦比亚大学的人工智能、IBM 的 Python 数据科学、德克萨斯大学的机器学习，以及微软的数据科学，以及其他众多课程。每门课程的时长都不同，模式是在线的。

费用： 可免费旁听，付费获得证书。

提供者： EdX 平台与知名机构合作。

时长： 约 9-12 周

课程的主要亮点

• 人们可以免费旁听关于机器学习和其他技术的课程，这些课程由著名机构提供。
• 探索不同的课程，并对它们进行深入的理解。
• 视频讲座，包括理论和实践，以及知识检验。
• 此外，每节课都提供字幕。
• 如果您不升级，课程可能会随着时间的推移而被存档。

6. 面向程序员的机器学习入门 - Fast.ai

Fast.ai 可能是提供人工智能和机器学习相关课程的最佳入门平台之一。该平台专注于开发各种课程，帮助您进入 AI 领域。

每门课程都经过精心设计，涵盖所有概念，无需任何基础，并专注于通过实践来进步。您可以根据自己的教育水平（初级或高级）选择适合您的课程。因此，如果您认真想在这里开始，从这里选择一门课程是最简单的方式。“面向程序员的 AI 入门”专注于无需任何基础即可对每个算法进行实际应用。

课程亮点

• 每个主题都通过截图和示例进行详细解释。
• 您将获得有关软件配置和开始课程的完整指南。
• 它允许您加入论坛，在那里您可以与其他学习者和专业人士交流并互相帮助。
• 模型使用 fast.ai 库进行训练。
• 这门课程的一个伟大之处在于它是免费的，该平台上的其他课程也是免费的。
• 时长：自定进度

7. Datacamp 的机器学习入门

对于擅长 R 编程语言和统计学的人来说，DataCamp 的 R 机器学习课程非常值得学习。

本课程的一项重要先决条件是您需要了解 R 语言。该课程主要侧重于提供关于不同机器学习技术的实用知识。

该课程设计得互动且有趣，部分内容免费，但某些内容之后，您需要付费。

该课程主要涉及机器学习如何工作、在哪里使用 ML 算法、AI 和机器学习的区别等等。它还包含关于机器学习模型、深度学习等信息。

课程亮点

• 提供关于机器学习如何工作、ML 模型工作流程、构建模型不同步骤的信息，并提供不同 ML 技术之间的比较。
• 内容设计得互动，让学习更简单有趣。
• 动手练习。
• 课程的基本内容是免费的。

8. Coursera 的机器学习专业化

Coursera 的机器学习专业化是一门高级课程，教您如何解决在实际生活中使用机器学习时出现的复杂问题。完成本课程的任务和编程任务后，本课程将为您颁发结业证书。本课程的组织结构是为了让您获得最大的学习效益。

由于这是一门高级专业化课程，您必须熟悉 Python 编程、机器学习、概率论、线性代数和微积分，以及这些科目的初级或中级知识，才能注册并理解内容。因此，如果您刚开始学习机器学习，建议您在注册本课程完成学业之前，先巩固您的编程和数学技能。

课程亮点

• 本课程使我们能够借助现代深度学习解决具有复杂输入的各种机器学习问题。
• 本课程帮助我们使用有效的机器学习工具参与各种竞赛。
• 本课程帮助我们增强数据探索、预处理和特征工程的实践经验。
• 完成本课程后，您可以执行贝叶斯推理，理解贝叶斯神经网络和变分自编码器。
• 本课程帮助您使用强化学习方法为游戏和其他环境创建代理。

9. Python 机器学习

Python 机器学习课程是为初学者准备的优秀课程之一，主要侧重于机器学习算法的基础知识。讲座的呈现方式非常有趣，包括幻灯片动画和对算法的精彩解释。

该课程主要使用 Python 编程语言来对算法进行实际实现。每个主题，您都有机会在 Jupyter notebook 上独立练习刚学到的主题。

每个 notebook 都将增强您的知识，并让您了解如何将这些算法与真实数据一起使用。

提供者： IBM，Cognitive Class

价格： 可免费旁听，付费获得证书

课程亮点

• 以非常直观的方式涵盖了机器学习的基本概念。
• 课程包含的主题有： 机器学习简介、回归、分类、聚类、推荐系统，以及
• 课程为每种算法提供了实践知识。
• 对于每种算法，您将了解其简介、优缺点以及在现实世界中的应用场景。
• 适合新学习者理解更广泛的背景。
• 它将让您了解机器学习的目的及其在现实世界中的应用。

10. Python 数据科学与机器学习训练营（Udemy）

十大机器学习课程之一是 Python 数据科学与机器学习训练营。这门全面的课程将教您如何使用 Python 编程语言来分析数据、创建可视化和强大的 ML 算法。

除了专注于机器学习概念，这门课程还将帮助您开启数据科学职业生涯。

事实上，数据科学职位在 Glassdoor 上排名第一，平均年薪为 120,000 美元。因此，如果您真的想在数据科学和机器学习领域取得一个良好的开端，建议您参加这门课程。

完成课程所需时间：约 45 小时

级别：初学者

先决条件：Python 基础知识

评分：4.7/5

费用：付费课程和认证

课程亮点

• 课程以 Python 速成课开始，所以任何人都可以轻松学习和理解本课程的每个概念。
• 在整个课程中对每个概念进行深入解释。
• 您将获得书面笔记，这将对学习非常有帮助。
• 它包含不同的练习来巩固每个概念，并提供解决方案以检查您的知识并增强您的信心。