10 chương trình học Machine Learning miễn phí

1481

Hiện tại, có vô số các khóa học về Machine learning trên Internet, nhưng những người tự tìm hiểu thường sẽ cảm thấy khó khăn trong việc lựa chọn khóa học nào cho mình. Vì vậy, bài viết dưới đây sẽ giới thiệu 10 khóa học online miễn phí về học máy được cho là hữu ích nhất, được sắp xếp theo trình tự học.

1. Xác suất và Thống kê, Stanford Online

Truy cập tài liệu khóa học tại đây.

Đây là một khóa học trong đó người học có thể tự quyết định tốc độ học. Nội dung bao gồm các khái niệm cơ bản về xác suất và thống kê trong 4 khía cạnh của Machine Learning: phân tích và khám phá dữ liệu, sản xuất dữ liệu, thống kê, và suy luận.

Ngoài ra, khóa học “Giới thiệu về Thống kê với ứng dụng trong tập R” cũng là một khóa học rất bổ ích.

2. 18:06 Đại số tuyến tính, MIT

Truy cập tài liệu khóa học tại đây.

Đây được coi là khóa học về đại số tuyến tính xuất sắc nhất, được giảng dạy bởi giáo sư kỳ cựu Gilbert Strang, được mệnh danh là có khả năng “thay đổi quan điểm” của người học về chủ đề này.

3. CS231N: Các hệ nơ-ron tích chập cho nhận diện thị giác, Stanford

Xem video bài giảng (2017) tại đây.
Xem chú thích khóa học tại đây.

CS231N sẽ giúp bạn nâng cao khả năng nghiên cứu và ứng dụng Machine Learning, nội dung cân bằng giữa lý thuyết và luyện tập. Các chú thích bài giảng được trình bày rõ ràng, đầy đủ bảng biểu và ví dụ minh họa, giúp người học có thể hiểu được các những khái niệm phức tạp như backpropagation, gradient descent, losses, regularizations, dropouts, batchnorm,…

4. Deep learning thực hành cho nhà lập trình, fast.ai

Truy cập tài liệu khóa học tại đây.

Đồng sáng lập của khóa học là cựu chủ tịch Kaggle. Nội dung khóa học tập trung vào việc ứng dụng và sử dụng kiến thức trong thực tiễn. Trong đó có một diễn đàn với các thảo luận hữu ích về những ứng dụng tốt nhất của Machine Learning.

5. CS224N: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với Deep Learning, Stanford

Xem video bài giảng (2017) tại đây.
Truy cập tài liệu khóa học tại đây.

Khóa học này được giảng dạy bởi một trong những nhà nghiên cứu có tầm ảnh hưởng lớn – Christopher Manning, và hầu như bất cứ ai có hứng thú với việc tìm hiểu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên đều nên học khóa học này. Đây là một khóa học được sắp xếp hợp lý, có những bài giảng hay, và liên tục được cập nhật với các nghiên cứu mới nhất.

6. Machine Learning, Coursera

Truy cập tài liệu khóa học tại đây.

Đây là một khóa học của Andrew Ng, vốn được dạy trực tiếp tại Đại học Stanford, và vô cùng phổ biến với những người quan tâm tới Machine Learning. Phiên bản trên Coursera hiện đã thu hút tới 2,5 triệu người. Tuy nhiên, cần phải lưu ý, đây là một khóa học vô cùng nặng về lý thuyết, và nên được học sau đã hoàn thành các khóa có tính ứng dụng như CS231N, CS224N, và Deep learning thực hành cho nhà lập trình.

7. Chuyên sâu về mô hình xác suất dạng đồ thị, Coursera

Truy cập tài liệu khóa học tại đây.

Không như những khóa học về AI khác, khóa học này không giới thiệu từng khái niệm nhỏ, hoặc đi sâu dần vào mỗi khái niệm, mà bắt đầu từ tổng quan. Cụ thể, khóa học này tập trung vào mối tương quan giữa các biến, cách biểu hiện các mối tương quan đó, những giả thiết về biến độc lập, và bản chất của việc học Machine Learning. Đây là một khóa sẽ thay đổi cách tiếp cận của người học với Machine Learning.

Chú ý: Khóa học có độ khó rất cao, và các chú thích chi tiết cho bài giảng của các trợ giảng có thể được truy cập tại đây.

8. Giới thiệu về Reinforcement Learning, DeepMind

Xem video bài giảng tại đây.

Khóa học tập trung vào Reinforcement Learning (RL) – một khái niệm khó nhằn, và được giảng bởi David Silver. Đây là một khóa học hoàn hảo để bắt đầu, với những ví dụ thú vị, được dạy bởi một trong những chuyên gia về RL hàng đầu thế giới.

9. “Trại huấn luyện” về Full Stack Deep Learning, Berkeley

Truy cập tài liệu khóa học tại đây.

Khác với đa số các khóa học khác, “Trại huấn luyện” về Full Stack Deep Learning không chỉ dừng ở việc dạy cách huấn luyện và chỉnh mô hình, mà còn đi vào tất cả các bước trong việc thiết kế và triển khai các mô hình. Ngoài ra, đây cũng là một kho tài nguyên vô giá, giúp trả lời những câu hỏi về thiết kế hệ thống Machine Learning thường gặp trong các buổi phỏng vấn.

10. Làm thế nào để chiến thắng một cuộc thi Khoa học Dữ liệu: Dạy bởi các Kaggler hàng đầu, Coursera

Truy cập tài liệu khóa học tại đây.

Sau khi đã hoàn tất các khóa học trên, người học nên bắt đầu sử dụng Kaggle để thử sức xây dựng các mô hình Machine Learning, kiếm kinh nghiệm cũng như cố gắng thắng một vài phần thưởng nhỏ.

Chú ý: Không phải Kaggler nào cũng là một giáo viên tốt.

Theo Huyen Chip

Tin liên quan: