机器学习(ML)，人工智能(AI)和分析正在以指数级增长并重塑我们的生活。人工智能(AI)的出现对第四次工业革命的到来起到了关键作用。随着自动化程度的提高，印度对机器学习和人工智能技能的需求也增长了60%．这也使得年轻人追求在线课程机器学习，数据科学与分析在数字。
ML的迭代方面很重要，因为由于模型被暴露于新数据，它们独立适应。他们从以前的计算中学习以产生可靠，可重复的决策和结果。ML和深度学习是AI的专业领域。这是一个不是新的科学 - 但由于大数据和分析的快速出现，这是一个新的势头。如果您对这些技术新建，请参阅数据科学入门，ML，人工智能，大数据分析，深度学习，人工神经网络，NLP，物联网，网络安全和区块链技术第一的。
谷歌的无人驾驶汽车,网络欺诈检测、疾病诊断通过IBM ' s的华生,网上推荐引擎——比如朋友建议Facebook和YouTube或Netflix展示电影和显示你可能喜欢,“考虑更多的条目”和“给自己送上一份小礼物”亚马逊所有应用机器学习的例子。ML、AI和大数据分析是不断扩展和复杂的领域。
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在这篇文章中，我们将着眼于关于机器学习、深度学习、人工智能和大数据分析的最佳在线课程．所有这些课程都适合初学者、中级学习者，也适合专业人士。
18机器学习的最佳在线课程，深度学习和AI
目录
机器学习(斯坦福大学)
平均等级:4.9
斯坦福大学(Stanford University) Coursera上的机器学习(Machine Learning)在评分、评论和教学大纲匹配方面显然是目前的赢家。这门课程也由Andrew Ng教授。
它于2011年发布，涵盖了机器学习工作流的所有方面。虽然它的范围比它原来所基于的斯坦福课程要小，但它仍然设法涵盖了大量的技术和算法。预计的时间表是11周，其中两周专门用于神经网络和深度学习。这是一个由斯坦福大学(来自coursera)颁发的很棒的机器学习人工智能认证。
本课程提供了机器学习、数据挖掘和统计模式识别的广泛介绍。
主题包括:
- 监督学习(参数/非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络)
- 无监督学习（聚类，减少维度，推荐系统，深度学习）
- 机器学习的最佳实践(偏差/方差理论;机器学习和人工智能的创新过程)
本课程还将从大量的案例研究和应用中学习如何将学习算法应用于构建智能机器人(感知、控制)、文本理解(网络搜索、反垃圾邮件)、计算机视觉、医学信息学、音频、数据库挖掘等领域。
您将不仅了解学习的理论基础，还将获得快速有力地将这些技术应用于新问题所需的实际知识。最后，您将了解硅谷在创新方面的一些最佳实践，因为它与机器学习和人工智能有关。
机器学习(哥伦比亚大学)
平均等级:4.8
哥伦比亚大学的机器学习是一种相对较新的发行，是EDX上的人工智能微观仪的一部分。
本课程涵盖了机器学习工作流的所有方面。事实上，它涵盖的算法比上面的斯坦福课程还多。这门课程有一个更高级的介绍，评论家指出，学生应该对推荐的先决条件(微积分，线性代数，统计学，概率和编码)感到舒适。
本课程由电气工程系的John W. Paisley教授讲授。
主题包括分类和回归，群集方法，顺序模型，矩阵分解，主题建模和模型选择。
方法包括线性和逻辑回归、支持向量机、树分类器、增强、最大似然和MAP推断、EM算法、隐马尔可夫模型、卡尔曼滤波器、k-均值、高斯混合模型等。
机器学习A-Z：DATO-ON PYTHON＆R在数据科学中
注册学生：265,000多名学生
平均等级:4.4
对于那些想要学习机器学习和数据科学的python的学习者来说，这是很好的课程。该课程由Kirill Eremenko、Hadelin de Ponteves、SuperDataScience团队和SuperDataScience Support创建。本课程将帮助您掌握Python和R的机器学习，做出准确的预测，建立许多机器学习模型的伟大直觉，处理特定的工具，如强化学习，NLP，和深度学习。最重要的是，它教会你为每种类型的问题选择正确的模型．
要学这门课，你只需要知道基本的高中数学。这是一个令人印象深刻的细节提供指导两个都Python和R，这是罕见的，也不能说任何其他顶级课程。和40小时学习(包括点播视频)+ 19篇文章，它是关于机器学习和数据科学最好的在线课程之一。
作为“额外奖励”，本课程包括Python和R代码模板，供学生下载并在自己的项目中使用。还有小测验和家庭作业挑战，不过这些都不是这门课的强项。
机器学习专业化（华盛顿大学）
这门课比较适合老百姓没有扎实的技术背景与斯坦福大学和哥伦比亚大学的课程相比。
亚马逊福克斯和卡洛斯·宾馆教授，亚马逊教授的机器学习，这是一门综合性的课程，为期数周。本课程涵盖的关键领域包括聚类、信息检索、预测、分类等所有相关主题。
Python数据科学和机器学习训练营
学生:128000 +
平均等级:4.5
这是一个全面的蟒蛇在线课程，由Jose Portilla(圣克拉拉大学)和Pierian Data International开发。它有大量的机器学习内容，但涵盖了整个数据科学过程。它是对Python非常详细的介绍。
您将学习如何使用Python来分析数据（大数据分析），创建美观可视化（数据可视化）并使用强大的机器学习算法。您将专门了解如何使用Numpy，Seaborn，Matplotlib，Pandas，Scikit学习，机器学习，绘图，Tensorflow等。如果您正在使用Python介绍机器学习介绍，这是市场上最好的。
机器学习工程师训练营
平均等级:4.8
这是一个非常紧张的机器学习在线程序跳板．学生须每周学习15至20小时，以在6个月内完成课程(〜400小时在总)。对于具有一年以上软件工程专业经验的人来说，这是一门理想的课程。
在大学阶段，学生必须具备以下主题的知识:
- 线性代数
- 概率与描述统计学
- 微积分
其中一个独特的特点是，学生也会收到一对一的指导和职业支持工作和职业发展。导师包括来自Facebook、Instacart、Jawbone、AdRoll等公司的机器学习工程师和数据科学家。
本课程共包括9个单元。它们是:
- 第1单元:人工智能和机器学习工程栈概述
- 第2单元:人工智能的规模和统计数据争论
- 机器学习的基础
- 第4单元：深入了解深度学习
- 人工智能案例研究1:自然语言处理
- 第六单元:人工智能案例研究2:计算机视觉
- 单元7：构建和部署大型AI系统
- 第八单元:顶点项目
- 第九单元:职业支持
完整指南TensorFlow深度学习教程与Python
学生注册：35,000+
平均等级:4.5
另一个被高度评价和推荐的在线课程是Jose Portilla。本课程将涵盖各种主题，包括神经网络，深度学习和机器学习，张量流，人工神经网络，卷积和循环神经网络，自动编码器强化学习等。
您将学习如何使用Python从头开始构建您的神经网络，使用TensorFlow为各种应用程序，如卷积神经网络的图像分类，使用循环神经网络的时间序列分析和使用自动编码器解决无监督学习问题。
本课程需要一些关于编程的知识（优选地）。
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数据科学，深度学习和机器学习与Python -实践
平均等级:4.5
学生:61500 +
另一个顶尖的在线学习python的课程。这个课程是由弗兰克凯恩， WHO在亚马逊和IMDb工作了9年，制定和管理自动为世界各地影响数百万人的电影和产品建议的技术。
本课程将帮助您使用Python，使用各种数据科学、数据挖掘和机器学习技术，从大型数据集提取意义。与此同时，你也可以应用你所学到的知识。
数据科学和机器学习训练营
平均等级:4.6
学生:28300 +
这是其中一个最全面的机器学习和数据科学课程,专注于R和R,您将学习如何计划创造惊人的数据可视化,并使用机器学习与R, R .您还会学到编程高级R功能,使用R数据帧来解决复杂的任务,使用R处理Excel文件，Web抓取与R，连接R到SQL等等。
深度学习A-Z:人工神经网络
学生:100600 +
平均等级:4.4
人工智能正呈指数级增长。自动驾驶汽车的行驶里程达到了数百万英里，IBM沃森(IBM Watson)诊断病人的能力超过了医生大军，Deepmind的AlphaGo在围棋比赛中击败了世界冠军——直觉在围棋比赛中发挥了关键作用。
深度学习和人工神经网络有助于解决复杂的问题，因此它们构成了人工智能的核心。由Kirill Eremenko和Hadelin de Ponteves创建，这是关于深度学习和神经网络最好的课程之一。
在这些课程中，您将了解并理解人工神经网络、递归神经网络、自组织映射、玻尔兹曼机器和自动编码器;以及如何应用它们。
注册课程．
深度学习专业化
平均等级:4.9
如果你想进入人工智能领域，这个专业将会帮助你。深度学习是技术领域最受欢迎的技能之一，我们将帮助您成为擅长深度学习的人。
这个课程是由Andrew Ng联合开发的斯坦福大学教授和英伟达& deepplening.ai行业合作伙伴。吴恩达(Andrew Ng)是Coursera的联合创始人谷歌脑项目和百度AI集团过去。
在五门课程中，你将学习深度学习的基础，了解如何构建神经网络，并学习如何领导成功的机器学习项目。您将了解卷积网络，rnn, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, Xavier/He初始化，以及更多。您将学习医疗保健、自动驾驶、手语阅读、音乐生成和自然语言处理的案例研究。你不仅会掌握理论，还会看到它是如何在工业中应用的。你将在Python和TensorFlow中实践所有这些想法，我们将教授。
您还将听到许多深度学习领域的高层领导人的讲话，他们将与您分享他们的个人故事，并给您提供职业建议。您还将在医疗保健、音乐生成和其他行业领域的自然语言处理方面进行实时案例研究。
这是学习的最佳课程之一深度学习的基础，如何构建神经网络以及如何构建机器学习项目．
分析边缘（MIT）
它更侧重于一般的分析，尽管它确实涵盖了几个机器学习主题。这是一个强化课程(每周10 - 15小时)，利用熟悉的现实世界的例子。本课程由Dimitris Bertsimas，波音作业研究教授。
你将学习:
- 对许多不同分析方法的应用理解，包括线性回归，逻辑回归，购物车，聚类和数据可视化
- 如何在R中实现所有这些方法
- 对数学优化的应用理解以及如何解决电子表格软件中的优化模型
在Azure HDInsight中使用Spark实现预测分析(微软)
平均等级:4.5
本课程介绍机器学习的核心概念和各种算法。它使用了Python和R，并利用了几个大的数据友好工具，包括Apache Spark、Scala和Hadoop。每周四个小时，六个星期。
你将学习:
- 使用Spark来探索数据并为建模做准备
- 建立有监督的机器学习模型
- 评估和优化模型
- 建立推荐和无监督机器学习模型
要完成本课程中的实践元素，您将需要Azure订阅和Windows客户端计算机。您可以注册一个免费的Azure试用订阅(验证时需要有效的信用卡，但Azure服务不向您收费)。
Scala和Spark for大数据和机器学习教程
平均等级:4.5
学生:14850
如果你对Python或R不感兴趣，这个培训可以帮助你学习Scala和Spark用于大数据和机器学习．该课程侧重于“大数据”，特别是在Scala和Spark中的实施。它将充当Scala编程，Spark的崩溃课程，并使用Spark的Mllib进行大数据生态系统概述进行机器学习。
现在招收．
AWS机器学习，AI和SAGEMAKER：使用Python的完整指南
平均等级:4.4
学生注册：4,200+
它专注于基于云计算的机器学习，特别是亚马逊网络服务。
您将学习AWS机器学习算法，预测质量评估，模型优化。您还将学习使用简单和安全的API将预测模型与应用程序集成。
如果您正在准备认证，本课程将非常有用，因为您将学习最佳实践，并获得使用AWS云安全部署产品的实践经验。
注册课程．
推荐制度专业化（明尼苏达大学）
该专门化涵盖了推荐系统中的所有基本技术，从非个性化和项目关联推荐，到基于内容的和协作技术。该课程旨在为数据挖掘专家和精通数据的营销专业人员服务，提供交互式的、基于电子表格的练习，以掌握不同的算法，并提供荣誉跟踪，学习者可以使用LensKit开源工具包进行更深入的学习。
Capstone项目将课程材料与现实的推荐设计和分析项目结合在一起。顶点项目包括一个案例研究。您将学习使用LensKit(推荐系统的开源工具包)。
人工智能：Python的强化学习
平均等级:4.6
学生:15290 +
这适用于对该主题中级级别知识的人。要开始，你会需要对微积分、概率、马尔可夫模型、Numpy堆栈有一定的了解以及一些有监督的ML方法的经验。这个很明显不适合初学者，但对于所有看着一些严重洞察和为未来做准备的人来说，这就是它。
培训师'懒惰的程序员'有许多伟大的课程，他的名字和一些标题包括Python线性回归，逻辑回归在Python，实际的深度学习在Theano和TensorFlow，无监督深度学习，循环神经网络在Python人工智能。
高级AI：Python的深度加固学习
平均等级:4.7
学生注册：13,700+
如果您想使用深度学习和神经网络掌握人工智能，那么这是对您的正确选择。学习使用高级增强学习算法来解决各种问题，并用RBF网络了解加强学习。您应该了解加强学习基础，动态编程和/或TD学习，以便注册该程序。
以上两门课程都是由Lazy Programmer创建和教授的。看看Lazy Programmer Inc .的机器学习系列(总共21门课程)．
