ml road
1.0.0
Ressourcen für maschinelles Lernen, Praxis und Forschung.
Die Ressourcen in diesem Repo dienen nur zu Bildungszwecken. Verwenden Sie keine Ressourcen in diesem Repo für eine Form von kommerziellen Zwecken.
Wenn der Autor von eBook Ihre Intelligenz aufgrund von Inhalten in diesem Repo verletzt hat, kontaktieren Sie mich bitte und ich werde relevante Dinge so schnell wie möglich entfernen.
| Kursname | Institution | Dozent | Link | Kategorie |
|---|---|---|---|---|
| Maschinelles Lernen | Coursera | Andrew Ng | [Coursera] [Bilibili] [YouTube] | Maschinelles Lernen |
| Fundamente für maschinelles Lernen | National Taiwan University | Hsuan-Tien Lin | [Bilibili] [YouTube] | Maschinelles Lernen |
| Techniken für maschinelles Lernen | National Taiwan University | Hsuan-Tien Lin | [Bilibili] [YouTube] | Maschinelles Lernen |
| Maschinelles Lernen | Stanford | Andrew Ng | [Netase] [YouTube] | Maschinelles Lernen |
| Tiefes Lernen | DeepLearning.ai | Andrew Ng | [Netase] [Coursera] | Tiefes Lernen |
| CS231N: Faltungsnetzwerke für visuelle Erkennung | Stanford | Fei-Fei li | [Homepage] [YouTube] | Tiefeslernen, Computer Vision |
| CS224N: Verarbeitung natürlicher Sprache mit tiefem Lernen | Stanford | Christopher Manning | [Homepage] [YouTube] | Deep Learning, NLP |
| Tiefes Lernen für die Verarbeitung natürlicher Sprache | Oxford University | Phil Blunsom | [Homepage] [Folien] | Deep Learning, NLP |
| Angewandte Deep -Lernen / maschinelles Lernen und tief und strukturiert haben | National Taiwan University | Yun-Nung Chen, Hung-yi Lee | [Homepage] [YouTube] | Maschinelles Lernen, tiefes Lernen |
| CS 20: Tensorflow für Deep Learning Research | Stanford | Chip Huyen | [Homepage] [Github] | Tiefes Lernen |
| CS 294: Tiefes Verstärkungslernen | UC Berkeley | Sergey Levine | [Homepage] [YouTube] | Tiefes Lernen, Verstärkungslernen |
| Neuronale Netze für NLP | CMU | Graham Neuubig | [Homepage] | NLP, tiefes Lernen |
| Mathematik des tiefen Lernens | NYU | Joan Bruna | [Github] | Tiefes Lernen |
| Einführung in NLP | Stanford | Dan Jurafsky, Chris Manning | [YouTube] | NLP |
| Textabbau und Analyse | UIUC | Chengxiang Zhai | [Coursera] | NLP |
| Crashkurs für maschinelles Lernen mit TensorFlow APIs | [Homepage] | Maschinelles Lernen, Tensorflow | ||
| CS230: Deep Learning | Stanford | Andrew NG, Kian Katanforoosh | [Homepage] | Tiefes Lernen |
| Intro zum tiefgreifenden Lernen mit Pytorch | Facebook AI | Facebook AI | [Udacity] | Deep Learning, Pytorch |
| Einführung in Deep Learning | UC Berkeley | Alex Smola, Mu li | [YouTube] [Github] | Tiefes Lernen |
| Grundlagen des maschinellen Lernens | NYU | Mehryar Mohri | [Homepage] | Maschinelles Lernen |
| DS1003 maschinelles Lernen | NYU | Julia Kempe, David Rosenberg | [Homepage] [Folien] [YouTube] [Zuweisungen] | Maschinelles Lernen |
| Tensorflow in der Praxis | Coursera | Laurence Moroney | [Coursera] | Tensorflow |
| DS-GA 1008 Deep Learning | NYU | Yann Lecun, Alfredo Canziani | [Homepage] [YouTube] [Bilibili] | Deep Learning, Pytorch |
| Tiefes Lernen für die Verarbeitung menschlicher Sprache | National Taiwan University | Hung-yi Lee | [Homepage] [YouTube] | Deep Learning, NLP |
| Buchname | Autor | Link | Kategorie |
|---|---|---|---|
| 机器学习 | 周志华 | [Amazon] [JD] | Maschinelles Lernen |
| Tiefes Lernen | Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville | [PDF] [中文版] | Tiefes Lernen |
| Maschinelles Lernen | Tom Mitchell | [PDF] | Maschinelles Lernen |
| Mustererkennung und maschinelles Lernen | Christopher Bishop | [PDF] [中文版] | Maschinelles Lernen |
| Die Elemente des statistischen Lernens | Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman | [PDF] | Maschinelles Lernen |
| Data Mining: Praktische Werkzeuge und Techniken für maschinelles Lernen | Ian H. Witten, Eibe Frank | [PDF] | Data Mining |
| Künstliche Intelligenz: ein moderner Ansatz | Sturart J. Russell, Peter Norvig | [PDF] | Ai |
| Maschinelles Lernen: eine probabilistische Perspektive | Kevin P. Murphy | [PDF] | Maschinelles Lernen |
| Verarbeitung natürlicher Sprache mit Python | Stven Bird, Ewan Klein, Edward Loper | [PDF] [Link] | NLP |
| Erste Schritte mit Tensorflow | Giancarlo Zaccone | [PDF] | Tensorflow |
| Praktisches maschinelles Lernen mit Scikit-Learn und Tensorflow | Aurélien Géron | [PDF] [Github] | Maschinelles Lernen |
| Tiefes Lernen mit Python | François Chollet | [PDF] [Github] | Tiefes Lernen |
| Probabilistische grafische Modelle: Prinzipien und Techniken | Daphne Koller, Nir Friedman | [PDF] | Probabilistisches grafisches Modell |
| Sprach- und Sprachverarbeitung | Dan Jurafsky, James H. Martin | [Homepage] [PDF] | NLP |
| Neuronale Netzwerkmethoden für die Verarbeitung natürlicher Sprache | Yoav Goldberg | [PDF] | NLP |
| 统计学习方法 | 李航 | [Amazonas] | Maschinelles Lernen |
| Verarbeitung natürlicher Sprache | Jacob Eisenstein | [PDF] | NLP |
| Tauchen Sie ein tiefes Lernen 动手学深度学习 | Aston Zhang, Mu Li, Zachary C. Lipton, Alexander J.Smola | [中文版] [PDF] [Website] [GitHub] [Jupyter] | Tiefes Lernen |
| Feature Engineering für maschinelles Lernen | Alice Zheng, Amanda Casari | [PDF] [译] | Maschinelles Lernen, Feature Engineering |
| Maschinelles Lernen | Andrew Ng | [译] [在线阅读] | Maschinelles Lernen |
| Grundlagen des maschinellen Lernens | Mehryar Mohri | [PDF] [Homepage] | Maschinelles Lernen |
