六、最好的機器學(xué)習(xí)資源
作者：Vishal Maini
譯者：飛龍
協(xié)議：CC BY-NC-SA 4.0
用于制定人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)課程表的資源概覽。
制定課程表的一般建議
上學(xué)獲得一個正式學(xué)位并不總是可行或者令人滿意的。對于那些考慮自學(xué)來代替的人，這就是寫給你們的。
1. 構(gòu)建基礎(chǔ)，之后專攻興趣領(lǐng)域
你不能深入每個機器學(xué)習(xí)話題。有太多藥學(xué)的東西，并且領(lǐng)域的進展較快。掌握基礎(chǔ)概念，之后專注特定興趣領(lǐng)域的項目 -- 無論是自然語言理解，計算機視覺，深度強化學(xué)習(xí)，機器人，還是任何其它東西。
2. 圍繞最感興趣的話題設(shè)計你的課程表
對于一些長期學(xué)習(xí)，或事業(yè)目標來說，動機遠比稍微優(yōu)化的學(xué)習(xí)策略重要。如果你玩的開心，你就會進展較快。如果你嘗試強迫你自己前進，你就較慢。
我們包含了自己探索或高度推薦的資源。這個列表的并不打算非常詳盡。有數(shù)不清的選項，也有很多選項是沒有作用的。但是如果我們錯過了不錯的資源，它屬于這里，請幫助我們。
基礎(chǔ)
譯者注：如果有翻譯過來的免費中文版，會以中文版代替。如果中文版收費，則會同時提供英文和中文鏈接。
編程
- 語法和基礎(chǔ)概念：谷歌的 Python 課程、笨辦法學(xué) Python。
- 練習(xí)：CoderByte、CodeWars、HackerRank。
線性代數(shù)
- 深度學(xué)習(xí)圣經(jīng)，第二章：線性代數(shù)。機器學(xué)習(xí)相關(guān)的線性代數(shù)概念的快速概覽。
- A First Course in Linear Model Theory（線性模型理論的第一堂課）。Nalini Ravishanker 和 Dipak Dey 所著。在統(tǒng)計學(xué)語境下介紹線性代數(shù)的課本。
概率統(tǒng)計
MIT 18.05，概率統(tǒng)計導(dǎo)論，由 Jeremy Orloff 和 Jonathan Bloom 講授。提供概率歸因和統(tǒng)計推斷的知道，對于理解機器如何思考、規(guī)劃、和決策來說，它是無價的。
All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference（統(tǒng)計大全：統(tǒng)計推斷的短期課程），Larry Wasserman 所著。統(tǒng)計學(xué)的導(dǎo)論性課本。
微積分
可汗學(xué)院：微分?；蛘呷魏挝⒎e分課程或課本。
斯坦福 CS231n：導(dǎo)數(shù)，反向傳播和向量化，Justin Johnson 所著。
機器學(xué)習(xí)
- 課程
- 吳恩達的機器學(xué)習(xí)課程，在網(wǎng)易云課堂上（更嚴格來說，是斯坦福 CS229。
- 數(shù)據(jù)科學(xué)訓(xùn)練營：Galvanize（全日制，三個月，較貴）；Thinkful（時間靈活，六個月，較便宜）。
- 課本
深度學(xué)習(xí)
- 課程
- Deeplearning.ai，吳恩達的導(dǎo)論性深度學(xué)習(xí)課程。
- CS231n：用于視覺識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，斯坦福的深度學(xué)習(xí)課程。有助于構(gòu)建概念，帶有吸引人的講義和演示性的問題集。
- 項目
- Fast.ai，有趣而遍歷的，基于項目的課程。項目包括貓狗的圖像分類，和尼采哲學(xué)的作品生成。
- 使用 TensorFlow 分類 MNIST 手寫數(shù)字。使用這個 Google 的教程，以超過 99% 的準確率，在三個小時內(nèi)分類手寫數(shù)字。
- 親自試試 Kaggle 的比賽。實現(xiàn)感興趣的深度學(xué)習(xí)論文，使用 Github 上的其它版本作為參考資料。
- 閱讀
- 深度學(xué)習(xí)圣經(jīng)，Ian Goodfellow，Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 所著。
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)，清晰和在線刻度的深度學(xué)習(xí)教程，Michael Nielsen 所著。以一些到達人類級別的智能結(jié)尾。
- 深度學(xué)習(xí)論文閱讀路線圖，關(guān)鍵論文的全集，按照時間和研究領(lǐng)域組織。
強化學(xué)習(xí)
- 課程
- John Schulman 的 CS294：深度強化學(xué)習(xí)，位于 UCB。
- David Silver 的 強化學(xué)習(xí)課程，位于倫敦大學(xué)學(xué)院。
- 深度 RL 訓(xùn)練營，由 OpenAI 和 UCB 組織。應(yīng)用當前關(guān)閉了，但是值得看一看未來的課程。
- 項目
- Andrej Karpathy 的 Pong from Pixels。從零開始，在 130 行代碼之內(nèi)，實現(xiàn)打乒乓球的智能體。
- Arthur Juliani 的 Simple Reinforcement Learning with Tensorflow（Tensorflow 簡易強化學(xué)習(xí)）。使用 TensorFlow 實現(xiàn) Q-learning, policy-learning 和 actor-critic 方法，和探索策略。
- 更多思路請查看 OpenAI 的 requests for research。
- 閱讀
- Richard Sutton 的書，Reinforcement Learning: An Introduction（強化學(xué)習(xí)導(dǎo)論）。
人工智能
- 人工智能：一種現(xiàn)代方法（英文，中文），由 Stuart Russell 和 Peter Norvig 所著。
- Sebastian Thrun 的優(yōu)達學(xué)城課程，人工智能導(dǎo)論。
- 獎學(xué)金：Insight AI 伙伴計劃，谷歌大腦實習(xí)項目。
人工智能安全
- 對于短的版本，請閱讀：1）Johannes Heidecke 的 Risks of Artificial Intelligence（人工智能的風(fēng)險）；2）OpenAI 和 谷歌大腦的合作，Concrete Problems in AI Safety（AI 安全中的具體問題）；3）Wait But Why 的文章 AI Revolution（AI 的進化）。
- 對于長的版本，查看 Nick Bostrom 的 Superintelligence（超智能）。
- 查看 MIRI 和 FHI 發(fā)布的 AI 安全方面的研究。
- 保持關(guān)注 Reddit 上的
/r/ControlProblem。
時事通訊
- Import AI，每周的 AI 通訊，涵蓋業(yè)界的最新發(fā)展。由 OpenAI 的 Jack Clark 籌劃。
- Machine Learnings，由 Sam DeBrule 籌劃。它是這個領(lǐng)域中經(jīng)?？痛膶＜?。
- Nathan.ai，涵蓋近期新聞，和風(fēng)投視角的 AI/ML 評論。
- The Wild Week in AI，由 Denny Britz 維護。標題說明了一切。
來自其他人的建議
- What is the best way to learn machine learning without taking any online courses?（不上任何在線課程的情況下，什么是學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)的最佳方式？），由谷歌大腦的 Eric Jang 回答。
- What are the best ways to pick up deep learning skills as an engineer?（作為工程師，什么是修煉深度學(xué)習(xí)技能的最佳方式？），由 OpenAI 的 CTO Greg Brockman 回答。
- A16z 的 AI Playbook（AI 攻略書），更加基于代碼的介紹。
- AI safety syllabus（AI 安全大綱），由 80,000 Hours 設(shè)計。
你選擇了藍色藥丸，然后故事結(jié)束了。你在你的床上醒來，并且相信了你打算相信的任何東西。你選擇了紅色藥丸，仍然留在仙境中，然后我向你展示兔子洞有多深。-- Morpheus
最后祝你好運，再見。
