MIT机器学习免费课程,13周从理论到实践,大牛教授Python授课
郭一璞 发自 麦拜德
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
MIT的Python机器学习课程,今天正式开课了。
这门课程在edX平台开展,6月11日(换算时差也就是今天)开始,持续到9月4日,一整个夏天的时间(13周),每周大约需要学10-14个小时。
课程是免费的,不过如果你需要拿到作业、参加考试、获得证书的话,需要掏300美元(2074元人民币)。
准备好Python和数学
众所周知,学机器学习需要一定的编程基础,以及一部分数学知识。
编程语言当然毋庸置疑的选择Python。
数学方面,大致是微积分+概率统计+线性代数。需要对向量和矩阵有所了解,懂一些均值、方差、随机变量分布相关的概率统计知识,以及复习一下你大一高数课上学的单变量和多变量微积分。
从原理到实践
整套课程大致包含4部分,分别是:
1、机器学习原理:分类、回归、聚类、强化学习等
2、实现和分析模型:线性模型、核方法(kernel machines)、神经网络和概率图模型
3、为不同任务选择合适的模型
4、机器学习项目实践:训练、验证、调参、特征工程
具体课程表如下:
整套课程不仅包含了机器学习的原理,也有相关的实践项目,可以快速学到实用的机器学习技能。
大牛带队
因为这套课程是MITx提供的微硕士(MicroMaster)计划课程,所以执教的老师都是MIT的教授。
机器学习课程的两位老师,一位是Regina Barzilay,她是MIT电气工程与计算机科学系的Delta Electronics(台达)教授,大名鼎鼎的MIT CSAIL(麻省理工计算机科学与人工智能实验室)成员,主要研究自然语言处理、深度学习在化学和肿瘤科的应用。
Barzilay教授是哥大计算机博士,拿到过好几次NAACL和ACL的最佳论文奖,也是ACL和AAAI的奖金获得者。
另一位是Tommi Jaakkola,他在MIT教电气工程与计算机科学,是数据、系统与社会研究所的教授,title是Thomas Siebel教授(就是西贝尔学者计划的那个西贝尔)。
Jaakkola教授是MIT计算神经学博士,主要研究理论、算法与机器学习应用、自然语言处理、计算生物学、应用于化学的机器学习等,也是斯隆奖得主及AAAI Fellow。
在美国,title前面有“冠名”的教授一般都是相当杰出的学者,两位授课老师都是相当有水平的大牛啦。
传送门
https://www.edx.org/course/machine-learning-with-python-from-linear-models-to-deep-learning
— 完 —
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