郭一璞 發自 麥拜德
量子位 報道 | 公衆號 QbitAI
MIT的Python機器學習課程，今天正式開課了。
這門課程在edX平臺開展，6月11日（換算時差也就是今天）開始，持續到9月4日，一整個夏天的時間（13周），每週大約需要學10-14個小時。
課程是免費的，不過如果你需要拿到作業、參加考試、獲得證書的話，需要掏300美元（2074元人民幣）。
準備好Python和數學
衆所周知，學機器學習需要一定的編程基礎，以及一部分數學知識。
編程語言當然毋庸置疑的選擇Python。
數學方面，大致是微積分+概率統計+線性代數。需要對向量和矩陣有所瞭解，懂一些均值、方差、隨機變量分佈相關的概率統計知識，以及複習一下你大一高數課上學的單變量和多變量微積分。
從原理到實踐
整套課程大致包含4部分，分別是：
1、機器學習原理：分類、迴歸、聚類、強化學習等
2、實現和分析模型：線性模型、核方法（kernel machines）、神經網絡和概率圖模型
3、爲不同任務選擇合適的模型
4、機器學習項目實踐：訓練、驗證、調參、特徵工程
具體課程表如下：
整套課程不僅包含了機器學習的原理，也有相關的實踐項目，可以快速學到實用的機器學習技能。
大牛帶隊
因爲這套課程是MITx提供的微碩士（MicroMaster）計劃課程，所以執教的老師都是MIT的教授。
機器學習課程的兩位老師，一位是Regina Barzilay，她是MIT電氣工程與計算機科學系的Delta Electronics（臺達）教授，大名鼎鼎的MIT CSAIL（麻省理工計算機科學與人工智能實驗室）成員，主要研究自然語言處理、深度學習在化學和腫瘤科的應用。
Barzilay教授是哥大計算機博士，拿到過好幾次NAACL和ACL的最佳論文獎，也是ACL和AAAI的獎金獲得者。
另一位是Tommi Jaakkola，他在MIT教電氣工程與計算機科學，是數據、系統與社會研究所的教授，title是Thomas Siebel教授（就是西貝爾學者計劃的那個西貝爾）。
Jaakkola教授是MIT計算神經學博士，主要研究理論、算法與機器學習應用、自然語言處理、計算生物學、應用於化學的機器學習等，也是斯隆獎得主及AAAI Fellow。
在美國，title前面有“冠名”的教授一般都是相當傑出的學者，兩位授課老師都是相當有水平的大牛啦。
傳送門
https://www.edx.org/course/machine-learning-with-python-from-linear-models-to-deep-learning
— 完 —
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