六、最好的机器学习资源
作者：Vishal Maini
译者：飞龙
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
- 课本
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。
