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機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是已經(jīng)到來的未來。預(yù)測未來一直是人類夢寐以求的能力，而現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能讓我們真正準(zhǔn)確預(yù)測6個(gè)月后的時(shí)尚顏色，來年購物者的購物偏好，或技術(shù)本身的發(fā)展趨勢。雖然人工智能已經(jīng)存在幾十年了，但機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)最近才越來越凸顯出重要性，變成了令人垂涎的技能，可以讓你獲得偉大的職業(yè)生涯、高額的薪水和廣闊的舞臺(tái)。難怪全球的招聘網(wǎng)站都將這些技術(shù)列為最受追捧的技能。 

我們進(jìn)行了詳盡的研究，向您奉上最好的機(jī)器學(xué)習(xí)課程、最好的深度學(xué)習(xí)課程和最好的 AI 課程，涵蓋了幾乎所有相關(guān)的內(nèi)容，包括技術(shù)和編程語言，如Python，R，深度學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)科學(xué)，Scala，Spark 2.0，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，聚類分析等等等等。這些課程專注于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的不同方面，您可以根據(jù)您的要求選擇一個(gè)（或多個(gè)）。這些課程將讓您獲得必要的技能，而不僅僅是讓您的簡歷變得好看。 

這里是7個(gè)最佳機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)課程：

上這門課的學(xué)生達(dá)到了75,000 多名，獲得了 4.5 的平均打分（5 分制）。放在我們推薦的首位名至實(shí)歸。這門暢銷課程由數(shù)據(jù)科學(xué)家和外匯系統(tǒng)專家Kirill Eremenko，數(shù)據(jù)科學(xué)家Hadelin de Ponteves 創(chuàng)立。該課程將幫助您掌握使用Python 和R 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)、做出準(zhǔn)確預(yù)測的方法，可以培養(yǎng)你構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的良好直覺，教你學(xué)會(huì)運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)、NLP 和深度學(xué)習(xí)的一些具體工具。最重要的是，它會(huì)告訴你怎樣為每種類型的問題選擇正確的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。它最大的優(yōu)勢是，只要學(xué)過高中數(shù)學(xué)的人就可以選擇這門課程了。學(xué)習(xí)時(shí)間 40 個(gè)小時(shí)，我們真不知道該再說些什么能讓你選這門課了。

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這門課程的開發(fā)者正是本榜單排名第一的課程的開發(fā)者。該暢銷課程主要聚焦深度學(xué)習(xí)。它將幫助您了解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、玻爾茲曼機(jī)，自動(dòng)編碼器背后的理念，并教你如何應(yīng)用它們。 AI 的問題在于，越先進(jìn)，需要解決的問題越復(fù)雜。深度學(xué)習(xí)有助于解決復(fù)雜的問題，這就是為什么它是人工智能的核心。該課程將帶您深入深度學(xué)習(xí)的核心，該課程評(píng)分為4.6分（5分制）。推薦！

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“數(shù)據(jù)科學(xué)家”被評(píng)為Glassdoor 上最受追捧的工作之一，數(shù)據(jù)科學(xué)家的平均薪酬在美國超過12 萬美元。這一課程將幫助您全面了解如何使用Python 分析數(shù)據(jù)，創(chuàng)建漂亮的可視化，以及使用強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。您將具體了解如何使用NumPy，Seaborn，Matplotlib，Pandas，Scikit-Learn，Machine Learning，Plotly，Tensorflow 等等。

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 該課程的開發(fā)者Frank Kane 在亞馬遜和IMDb 工作了9年，開發(fā)管理了影片和產(chǎn)品的自動(dòng)推薦技術(shù)，影響了全球數(shù)百萬人。有這樣的背景，無怪乎即使像 Robert Crabbs 這樣的博士生也對這一課程贊美有加。在技術(shù)方面，該培訓(xùn)將幫助您使用各種數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘和利用 Python 的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，從大型數(shù)據(jù)集中提取意義。與此同時(shí)，您也可以學(xué)以致用。

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如果說之前推薦的課程都集中在Python 上，那么這個(gè)課程就是關(guān)于R 的。該課程包括超過100 個(gè)講座和詳細(xì)的代碼筆記，是機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)最全面的課程之一。該課程最棒的部分之一是老師。Jose Marcial Portilla，擁有Santa Clara 大學(xué)工程學(xué)士和碩士學(xué)位，多年來一直擔(dān)任數(shù)據(jù)科學(xué)和編程專業(yè)的老師和培訓(xùn)師。

他豐富的經(jīng)驗(yàn)將幫助您學(xué)習(xí)如何使用R 進(jìn)行編程，以創(chuàng)建驚人的數(shù)據(jù)可視化，并使用 R 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。您還將學(xué)習(xí)使用R 和高級(jí)R 功能進(jìn)行編程，使用R 數(shù)據(jù)幀來解決復(fù)雜任務(wù)，使用R 來處理Excel 文件，使用R 進(jìn)行網(wǎng)頁抓取，連接R 到SQL 等等。該課程的技術(shù)方面受到了好評(píng)。如果你是 R 的粉絲，可以來學(xué)習(xí)這一課程。

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該培訓(xùn)可幫助您快速、輕松地學(xué)習(xí)Scala 和Spark。它可以看作是 Scala 編程和Spark 的速成課程，并提供了使用Spark 的MLlib 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)概述。學(xué)習(xí)該課程只要求一些基礎(chǔ)數(shù)學(xué)技能和任何一種語言的編程知識(shí)。課程含有完整的項(xiàng)目，幫助您分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的使用方法。所有對大數(shù)據(jù)感興趣的人，都可以來學(xué)習(xí)這一課程。

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注冊這一課程前，您需要對微積分、概率、馬爾可夫模型和 Numpy Stack 有一些了解，并且對少量監(jiān)督的ML 方法有所掌握。這門課程顯然不是為初學(xué)者準(zhǔn)備的。課程的老師擁有5 萬多名學(xué)生的培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，并在該領(lǐng)域享有盛名。老師“Lazy Programmer”名下有許多偉大的課程，比如Linear Regression in Python,Logistic Regression in Python, Practical Deep Learning in Theano andTensorFlow, Unsupervised Deep Learning, Recurrent Neural Networks in PythonArtificial Intelligence。

課程鏈接：https://www.udemy.com/artificial-intelligence-reinforcement-learning-in-python/?siteID=vedj0cWlu2Y-8rhr_WGv8rW5Rg2oMQaB0w&LSNPUBID=vedj0cWlu2Y

以上就是我們?yōu)槟扑]的最佳機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)課程，希望能幫助您進(jìn)入快車道，收入大漲。如今，每個(gè)人都需要不停地學(xué)習(xí)新技能，選擇這樣的在線課程就是個(gè)很好的方法。

原文：http://digitaldefynd.com/best-machine-learning-and-deep-learning-courses/