六、最好的机器学习资源

原文：The Best Machine Learning Resources

作者：Vishal Maini

译者：飞龙

协议：CC BY-NC-SA 4.0

用于制定人工智能、机器学习和深度学习课程表的资源概览。

制定课程表的一般建议

上学获得一个正式学位并不总是可行或者令人满意的。对于那些考虑自学来代替的人，这就是写给你们的。

1. 构建基础，之后专攻兴趣领域

你不能深入每个机器学习话题。有太多药学的东西，并且领域的进展较快。掌握基础概念，之后专注特定兴趣领域的项目 — 无论是自然语言理解，计算机视觉，深度强化学习，机器人，还是任何其它东西。

2. 围绕最感兴趣的话题设计你的课程表

对于一些长期学习，或事业目标来说，动机远比稍微优化的学习策略重要。如果你玩的开心，你就会进展较快。如果你尝试强迫你自己前进，你就较慢。

我们包含了自己探索或高度推荐的资源。这个列表的并不打算非常详尽。有数不清的选项，也有很多选项是没有作用的。但是如果我们错过了不错的资源，它属于这里，请帮助我们。

基础

译者注：如果有翻译过来的免费中文版，会以中文版代替。如果中文版收费，则会同时提供英文和中文链接。

编程

• 语法和基础概念：谷歌的 Python 课程、笨办法学 Python。
• 练习：CoderByte、CodeWars、HackerRank。

线性代数

• 深度学习圣经，第二章：线性代数。机器学习相关的线性代数概念的快速概览。
• A First Course in Linear Model Theory（线性模型理论的第一堂课）。Nalini Ravishanker 和 Dipak Dey 所著。在统计学语境下介绍线性代数的课本。

概率统计

• MIT 18.05，概率统计导论，由 Jeremy Orloff 和 Jonathan Bloom 讲授。提供概率归因和统计推断的知道，对于理解机器如何思考、规划、和决策来说，它是无价的。

• All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference（统计大全：统计推断的短期课程），Larry Wasserman 所著。统计学的导论性课本。

微积分

• 可汗学院：微分。或者任何微积分课程或课本。

• 斯坦福 CS231n：导数，反向传播和向量化，Justin Johnson 所著。

机器学习

• 课程
  • 吴恩达的机器学习课程，在网易云课堂上（更严格来说，是斯坦福 CS229。
  • 数据科学训练营：Galvanize（全日制，三个月，较贵）；Thinkful（时间灵活，六个月，较便宜）。
• 课本
  • 统计学习导论（英文，中文），Gareth James 等人所著。本质性机器学习概念的优秀参考，英文版免费。

深度学习

• 课程
  • Deeplearning.ai，吴恩达的导论性深度学习课程。
  • CS231n：用于视觉识别的卷积神经网络，斯坦福的深度学习课程。有助于构建概念，带有吸引人的讲义和演示性的问题集。
• 项目
  • Fast.ai，有趣而遍历的，基于项目的课程。项目包括猫狗的图像分类，和尼采哲学的作品生成。
  • 使用 TensorFlow 分类 MNIST 手写数字。使用这个 Google 的教程，以超过 99% 的准确率，在三个小时内分类手写数字。
  • 亲自试试 Kaggle 的比赛。实现感兴趣的深度学习论文，使用 Github 上的其它版本作为参考资料。
• 阅读
  • 深度学习圣经，Ian Goodfellow，Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 所著。
  • 神经网络和深度学习，清晰和在线刻度的深度学习教程，Michael Nielsen 所著。以一些到达人类级别的智能结尾。
  • 深度学习论文阅读路线图，关键论文的全集，按照时间和研究领域组织。

强化学习

• 课程
  • John Schulman 的 CS294：深度强化学习，位于 UCB。
  • David Silver 的 强化学习课程，位于伦敦大学学院。
  • 深度 RL 训练营，由 OpenAI 和 UCB 组织。应用当前关闭了，但是值得看一看未来的课程。
• 项目
  • Andrej Karpathy 的 Pong from Pixels。从零开始，在 130 行代码之内，实现打乒乓球的智能体。
  • Arthur Juliani 的 Simple Reinforcement Learning with Tensorflow（Tensorflow 简易强化学习）。使用 TensorFlow 实现 Q-learning, policy-learning 和 actor-critic 方法，和探索策略。
  • 更多思路请查看 OpenAI 的 requests for research。
• 阅读
  • Richard Sutton 的书，Reinforcement Learning: An Introduction（强化学习导论）。

人工智能

• 人工智能：一种现代方法（英文，中文），由 Stuart Russell 和 Peter Norvig 所著。
• Sebastian Thrun 的优达学城课程，人工智能导论。
• 奖学金：Insight AI 伙伴计划，谷歌大脑实习项目。

人工智能安全

• 对于短的版本，请阅读：1）Johannes Heidecke 的 Risks of Artificial Intelligence（人工智能的风险）；2）OpenAI 和 谷歌大脑的合作，Concrete Problems in AI Safety（AI 安全中的具体问题）；3）Wait But Why 的文章 AI Revolution（AI 的进化）。
• 对于长的版本，查看 Nick Bostrom 的 Superintelligence（超智能）。
• 查看 MIRI 和 FHI 发布的 AI 安全方面的研究。
• 保持关注 Reddit 上的 /r/ControlProblem。

时事通讯

• Import AI，每周的 AI 通讯，涵盖业界的最新发展。由 OpenAI 的 Jack Clark 筹划。
• Machine Learnings，由 Sam DeBrule 筹划。它是这个领域中经常客串的专家。
• Nathan.ai，涵盖近期新闻，和风投视角的 AI/ML 评论。
• The Wild Week in AI，由 Denny Britz 维护。标题说明了一切。

来自其他人的建议

• What is the best way to learn machine learning without taking any online courses?（不上任何在线课程的情况下，什么是学习机器学习的最佳方式？），由谷歌大脑的 Eric Jang 回答。
• What are the best ways to pick up deep learning skills as an engineer?（作为工程师，什么是修炼深度学习技能的最佳方式？），由 OpenAI 的 CTO Greg Brockman 回答。
• A16z 的 AI Playbook（AI 攻略书），更加基于代码的介绍。
• AI safety syllabus（AI 安全大纲），由 80,000 Hours 设计。

你选择了蓝色药丸，然后故事结束了。你在你的床上醒来，并且相信了你打算相信的任何东西。你选择了红色药丸，仍然留在仙境中，然后我向你展示兔子洞有多深。— Morpheus

最后祝你好运，再见。