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转载于：量子位
AI博士笔记系列推荐
周志华《机器学习》手推笔记正式开源！可打印版本附pdf下载链接
朋友们，又有新课可以白嫖了！
斯坦福新课《实践机器学习（CS 329P）》上线了，主讲人为李沐、黄清清、Alex Smola。
全是来自亚马逊、谷歌的大牛啊。
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诚如课程名称所言，这次的新课是全方位面向实际应用。
从数据处理到模型部署，共计18节课程，覆盖统计学、算法、代码实现等方面知识。
主讲人之一Alex Smola在推特上发文介绍，报名这门课就能学到AutoML、蒸馏、分布式训练、Model Serving等等内容。
更重要的是，所有在线课程、视频、幻灯片都是免费的！
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据斯坦福大学官网显示，课程正式报名将在9月1日开启。
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所以，秋天的第一堂ML课，你准备好上车了吗？
能学到什么？ 在介绍该课程之前，首先来了解一下学习该课程所需要的基础。
作为一门面向实践的课，良好的编程能力显然是刚需。
此外，你还需要懂一点Python、统计学方面的知识。如果之前学习过斯坦福的《机器学习（CS 229）》课程那就更好了！
如果没有的话，只要你具备相应的知识基础也是OK的。
这套课程将会从实际数据处理学起，然后逐渐过渡到训练模型、调优参数、模型组合和迁移学习，最终将会学习模型的可解释性以及如何有效部署模型。
具体课程上，主要分为四大部分：
第一部分：基本ML建模
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第二部分：打破假设
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第三部分：性能调优
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第四部分：超越模型
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每部分内容都包含4-5节课程，最后两节课为客座讲座。
初步课程安排已公布：每周将上2次课，分别在周三和周五。
整个课程中还会布置4次作业，都是要用ML来解决实际问题。
此外还包含期中期末两次小组汇报：
期中时，每组需要提供一份1页长的项目进展和执行计划，并准备3-5张PPT进行演示。
期末则要求每组的报告时长为10分钟，报告长度为6页、采用ICML格式。
这不课程才刚刚上线，就已经有人在推特上求组队了。
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工业界大牛带你飞 目前除了课程目录，官方还没有公布更多内容。
所以不妨先来熟悉一下任课老师们~
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主讲人共有三位，分别是黄清清、李沐和Alex Smola。
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黄清清，谷歌研究科学家。曾于麻省理工学院攻读EECS硕士、博士，毕业后于UC伯克利以博士后身份工作一年，之后进入谷歌工作至今。
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李沐，亚马逊首席科学家，加州大学伯克利分校客座助理教授，美国卡内基梅隆大学计算机系博士。
专注于分布式系统和机器学习算法的研究。他是深度学习框架MXNet的作者之一。
今年，李沐还入驻了B站，发布大量深度学习课程。
而且还是从线性代数这种最基础课程开始教起！
可以说是大神手把手带你飞啊。
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感兴趣的小伙伴们现在可以火速去关注一波了，ID为跟李沐学AI。
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第三位主讲人为Alex Smola，亚马逊知名科学家兼副总裁，柏林工业大学计算机系博士。
他专注于深度学习、算法的可伸缩性等领域。曾任亚马逊机器学习总监，此前与李沐等人合著《动手学深度学习》一书。
最后再强调一下，课程将于9月1日开始报名。
感兴趣的小伙伴们可以准备起来了哦~
传送门：https://c.d2l.ai/stanford-cs329p/
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我是王博Kings，985AI博士，华为云专家、CSDN博客专家（人工智能领域优质作者）。单个AI开源项目现在已经获得了2100+标星。现在在做AI相关内容，欢迎一起交流学习、生活各方面的问题，一起加油进步！
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王博Kings的系列手推笔记（附高清PDF下载）：
博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第一章思维导图
博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第二章“模型评估与选择”
博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第三章“线性模型”
博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第四章“决策树”
博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第五章“神经网络”
博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第六章支持向量机（上）
博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第六章支持向量机（下）
博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第七章贝叶斯分类（上）
博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第七章贝叶斯分类（下）
博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第八章集成学习（上）
博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第八章集成学习（下）
博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第九章聚类
博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第十章降维与度量学习
博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第十一章稀疏学习
博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第十二章计算学习理论
博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第十三章半监督学习
博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第十四章概率图模型
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