随笔分类 - 全球名校AI课程 ⛽ 追踪前沿课程更新
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摘要:
课程结合了最新的研究进展,讲解深度强化学习领域的前沿知识和实践,覆盖了使用深度学习神经网络进行强化学习的各类方法模型。
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摘要:
研究生级课程,围绕无监督学习的场景展开,包括深度生成模型和自监督学习两大主题,涵盖了许多当前的最新研究和模型。
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摘要:
课程以实战为主,讲解了不同场景下应用深度学习解决问题的工具、过程和方法:从问题理解,方法选择、数据管理、选择 GPU 到 Web 部署、监控和再训练。
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摘要:
课程以深度学习的典型方法、模型设计、可视化与模型理解为主题,讲解了自然语言处理、计算机视觉、强化学习等领域的AI模型全域知识。
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一门使用深度学习解决NLP问题的高质量课程,覆盖字词句等文本编码方法、循环神经网络、卷积神经网络、transformer自注意力与BERT、自然语言处理预训练模型等知识。
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吴恩达与助教在斯坦福开设的深度学习课程,内容覆盖基础知识、各类神经网络、实际应用等排,是很多人的深度学习入门课。
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吴恩达与其他几位斯坦福教授主讲,对机器学习和统计模式识别提供了广泛介绍,是机器学习领域里门非常重要的高质量课程,也是许多人进入AI领域的基石。
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斯坦福明星课程,计算机视觉方向的必学经典。课程为期10周,学生将搭建和训练自己的神经网络,并了解计算机视觉领域的研究进展。
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吴恩达十年前首次推出的课程,收获了480万学习者。2022年课程团队对其进更新升级,广泛地介绍了现代机器学习,包括监督学习、无监督学习、以及硅谷AI创新最佳实践。
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深度学习入门首选!课程可以帮助学习者掌握知识和技能,并邀请工业界与学术界的深度学习专家为大家提供职业发展建议,提供一条迈向 AI 世界的清晰途径。
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面向几何与AI交叉专业课程,围绕几何学垂直领域,介绍几何学基本概念、技术与深度学习的关联应用知识与方法。
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进阶课程,覆盖深度学习与CV更深入的研究方向:神经网络可解释性、相似度与度量学习、自注意力与transformer、图神经网络、生成模型与GAN等。
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台大李宏毅老师的机器学习,是国语授课中最受欢迎的AI课程之一。课程内容具备很好的前沿度,覆盖了机器学习与深度学习基础知识与研究界关心的新进展。
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课程标题虽为【深度神经网络应用】,但实际内容覆盖多个领域:Python、Pandas、特征工程、深度学习、NLP、CV、强化学习、时间序列、安全和数据生成等。
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课程深入探讨了基于神经网络的计算机视觉应用的细节,包括深度学习算法、神经网络体系结构、用于视觉识别任务的训练和微调网络的实用工程技巧等。
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课程将人工神经网络与统计学概念相关联,在数学&概念层面上解释深度学习与生成模型,并强调深度学习的实践,对于构建深度学习技能有很大帮助。
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NLP进阶课程,详解前沿技术点与典型应用。课程重点是【神经语言模型】和【迁移学习】,这二者都极大推动了最先进技术的发展。
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目前最新的数据结构算法课程,Dave Mount教授以手绘的方式,拆解各种复杂数据结构与算法思路。课程可以支撑学习者全面掌握数据结构、破解LeetCode。
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全网目前知识点覆盖最全的深度学习课程之一,主要面向研究生,讲解从深度学习诞生至今的各领域典型模型,让学生熟悉行业最先进的深度学习技术。
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油管爆火的数学课程!Trefor Bazett授课风格活泼,并对视频画面做了大量可视化处理,将核心数学要点讲解得生动有趣。必学清单+1,漏补缺知识手册+1!
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