Andrew Ng 老師新推的通俗人工智慧課程以及其他相關資料
Andrew Ng 老師是我的偶像，他在普及機器學習和深度學習的道路上縱情向前，這不他又在Coursera上新推了一門通俗人工智慧課程： ofollow,noindex" target="_blank">AI For Everyone（全民AI） ：
http://coursegraph.com/coursera-ai-for-everyone
這門課程面向大眾進行AI科普，將於2019年年初開課，目前已經可以註冊課程。AI不僅適用於工程師，這門非技術性人工智慧課程將幫助學習者瞭解機器學習和深度學習等相關技術，以及將AI應用於自己組織中的問題和機會。 通過這門課程，學習者將會了解當前人工智慧可以或者不能做的事情。最後，學習者將瞭解AI如何影響社會以及我們將如何應對這種技術變革。
AI is not only for engineers. This non-technical course will help you understand technologies like machine learning and deep learning and spot opportunities to apply AI to problems in your own organization. You will see examples of what today’s AI can – and cannot – do. Finally, you will understand how AI is impacting society and how to navigate through this technological change. If you are a non-technical business leader, “AI for Everyone” will help you understand how to build a sustainable AI strategy. If you are a machine learning engineer or data scientist, this is the course to ask your manager, VP or CEO to take if you want them to understand what you can (and cannot!) do.
下面，我們細數一下Andrew Ng老師在機器學習&深度學習&人工智慧科普道路上的孜孜不倦:
http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html
這是 OpenCourse 剛剛興起時流傳的機器學習課程，來自斯坦福大學課堂錄製，Andrew Ng老師親授，難度相對大一些，印象最深的還是那個奔跑在林間無人駕駛視訊：
人工智慧的發展到已經進入了一個瓶頸期。近年來各個研究方向都沒有太大的突破。真正意義上人工智慧的實現目前還沒有任何曙光。但是，機器學習無疑是最有希望實現這個目標的方向之一。斯坦福大學的“Stanford Engineering Everywhere ”免費提供學校裡最受歡迎的工科課程，給全世界的學生和教育工作者。得益於這個專案，我們有機會和全世界站在同一個數量級的知識起跑線上。
1. Andrew Ng 老師的 機器學習課程（Machine Learning）
http://coursegraph.com/coursera-machine-learning
Coursera創辦之初的扛鼎之作，Andrew Ng老師為Mooc時代親自打造的機器學習課程，難度簡化了不少，機器學習入門首選課程。這門課程從一開始誕生就備受矚目，據說全世界有數百萬人通過這門課程入門機器學習。課程的級別是入門級別的，對學習者的背景要求不高，Andrew Ng 老師講解的又很通俗易懂，所以強烈推薦從這門課程開始走入機器學習。課程簡介：
機器學習是一門研究在非特定程式設計條件下讓計算機採取行動的學科。最近二十年，機器學習為我們帶來了自動駕駛汽車、實用的語音識別、高效的網路搜尋，讓我們對人類基因的解讀能力大大提高。當今機器學習技術已經非常普遍，您很可能在毫無察覺情況下每天使用幾十次。許多研究者還認為機器學習是人工智慧（AI）取得進展的最有效途徑。在本課程中，您將學習最高效的機器學習技術，瞭解如何使用這些技術，並自己動手實踐這些技術。更重要的是，您將不僅將學習理論知識，還將學習如何實踐，如何快速使用強大的技術來解決新問題。最後，您將瞭解在矽谷企業如何在機器學習和AI領域進行創新。 本課程將廣泛介紹機器學習、資料探勘和統計模式識別。相關主題包括：(i) 監督式學習（引數和非引數演算法、支援向量機、核函式和神經網路）。(ii) 無監督學習（叢集、降維、推薦系統和深度學習）。(iii) 機器學習例項（偏見/方差理論；機器學習和AI領域的創新）。課程將引用很多案例和應用，您還需要學習如何在不同領域應用學習演算法，例如智慧機器人（感知和控制）、文字理解（網路搜尋和垃圾郵件過濾）、計算機視覺、醫學資訊學、音訊、資料庫挖掘等領域。
這裡有老版課程評論，非常值得參考推薦：Machine Learning
http://coursegraph.com/coursera_ml
3. Andrew Ng (吳恩達)深度學習專項課程 byCoursera and deeplearning.ai
http://coursegraph.com/coursera-specializations-deep-learning
這是 Andrew Ng 老師離開百度後推出的第一個深度學習專案（deeplearning.ai)的一個課程: Deep Learning Specialization ，課程口號是：Master Deep Learning, and Break into AI. 作為Coursera 聯合創始人 和機器學習網紅課程 “Machine Learning” 的授課者，Andrew Ng 老師引領了數百萬同學進入了機器學習領域，而這門深度學習課程的口號也透露了他的野心：繼續帶領百萬人進入深度學習的聖地。
作為 Andrew Ng 老師的粉絲，依然推薦這門課程作為深度學習入門課程首選，並且建議花費上Coursera 的課程，一方面可以做題，另外還有證書，最重要的是它的程式設計作業，是理解課程內容的關鍵點，僅僅看視訊絕對是達不到這個效果的。參考：《 Andrew Ng 深度學習課程小記 》和《 Andrew Ng (吳恩達) 深度學習課程小結 》。
Andrew Ng 老師在今年推的一個機器學習經驗的小冊子，前段時間完成所有章節的寫作，我看了英文版，全書幾乎沒有公式，主要是機器學習實踐經驗的分享，很不錯的總結，對於機器學習從業人員來說，可以時不時的拿來參考一下。這本書似乎有一個準中文翻譯網站，不太確定是否是官方的，將這本書翻譯為《 機器學習訓練祕籍 》，感興趣的同學也可以在這裡讀中文版。
最後分享一下之前收集的Andrew Ng老師的相關課程資料和書籍，來源於網際網路，包括早年機器學習課程的視訊，深度學習課程的作業整理，Machine Learning Yearning的英文版和中文版等，感興趣的同學可以關注我們的微信公眾號: AINLP, 回覆”ng”獲取：
注：原創文章，轉載請註明出處“課程圖譜部落格”： http://blog.coursegraph.com
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