摘要：想机器学习这样的技术是当今许多工具的基础，并不容易掌握。机器学习让计算机听懂我们说的话，认识我们的行为。后续也提供了一些更难得课程，如结构机器学习项目。
简评：NVIDIA 官方推荐了一些 AI 课程。现在课程确实太多，乱花渐欲迷人眼，择其优者而从之。
人工智能这个概念已经有数十年的历史了，每每谈到 AI，毕竟叫人工智能么，总会联想到机器拥有人类智慧这个概念，实话说相去甚远，现在的 AI 还在脚踏实地的发展，离智慧还差点。但不可否认现在这个节点，人工智能的重要性。但有个问题：AI 和深度学习知识体系中，最重要的基础知识还比较少。
想机器学习这样的技术是当今许多 AI 工具的基础，并不容易掌握。机器学习让计算机「听懂」我们说的话，「认识」我们的行为。但一些大学教师对于人工智能，对于机器学习的教育可能还不够深入全面。
幸运的是，人工智能最近大热，因此而产生了数以百计的文章、视频、网络研讨会、课程、书籍。不论你是初学者还是专家，只要你想进行这方面的学习，都没有问题。当然了，资料太多也不容易选择，我们（NVIDIA）根据市面上的资料，进行了一些筛选。
关于 AI、Deep Learning、Machine Learning 最好的课程
AI 初学者的 AI 课程
★ 麻省理工免费 AI 公开课（MIT）
麻省理工大学是最强的技术名校之一，在慕课教育方面也非常优秀。这里推荐爱的呢 30个视频从浅入深，用各种方式（包括交互演示）来帮助学生理解 AI 在不同情况下的工作方式。
★ 从零开始学习构建 AI（Udemy）
这套课程涵盖了 AI 的所有重要概念，教你从头开始编写代码，讨论 AI 的实际应用。课程简单而全面，对于想掌握基础知识的你很有帮助。
★ Deep Learning 商业化（Coursera）
浅技术深商业化，讲解了 AI 在商业领域的价值和应用，从 IBM 的 Watson 到 Blue River 的 LettuceBot，AI 在不同领域的使用情况，不论是 AI 种菜还是 AI 决策商业，都有涉猎，技术方面包括 TensorFlow 以及一些具体的工具也包含在其中，很适合商业领袖或者决策者。
中级课程，提高 AI 知识
★ Google 深度学习（Udacity）
这套课程很先进，为期三个月，教导学生如何训练和优化不同类型的神经网络，如何设计大数据学习系统。这门课程和 Andrew Ng 的课程可以相互补充（甚至代替）。
★ 神经网络与深度学习（Andrew Ng）
人工智能领域的明星 Andrew Ng 制作的 AI 课程，更深入的讲解了深度学习和神经网络基础知识，也讲了一些 AI 商业化的要素，这套课程需要对技术有一定的熟练度。Andrew Ng 后续也提供了一些更难得课程，如：结构机器学习项目。
★ Salesforce Einstein Discovery - 简单的AI和机器学习课程（udemy）
这个课程很短，不足以展示整个 AI 的领域的全部知识，但它提供了一个特定的案例：如何在无需编程的情况下创建 AI 并实践应用。很实战。
高级 AI 课程
★ 计算机视觉简介（Udacity）
计算机视觉是人工智能领域的一个独特的分支，从无人驾驶汽车到增强现实，再到先进制造，都是非常重要的。这个为期四个月的课程不适合初学者，但它确实有效地讲解了计算机视觉背后的基本原理和核心概念。
★ NVIDIA深度学习课程（NVIDIA）
通过十几个时间项目实践讲解课程，用户可以使用云中配置的 GPU 加速工作站，只要有浏览器能联网，任何地方都可以在线学习 DLI 课程。比如「图像分类的深度学习」（Deep Learning for Image Classification），教导如何训练神经网络、线性分类和 TensorFlow 来识别图像。
★ 强化学习（Udacity）
如果你觉得上面的太小儿科，你可以试试这个。这门课程从理论出发，一直延伸到最近的各种实践。从最经典的论文到高难的实战练习。这门课程也要求学员参与社区，进行学术研究。
原文：Top Courses to Learn AI, Deep Learning and Machine Learning
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