原文：
www.kdnuggets.com/top-5-free-machine-learning-courses-to-level-up-your-skills
图片来源 | Midjourney & Canva
如果你来到这篇文章，你可能仍对应用你的机器学习知识感到不自信。这完全可以理解。
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在我们现代社会中，持续学习是唯一不变的事物。这就是为什么，在 AI 和机器学习的浪潮之后，越来越多的人希望提升他们的技能并增强在这些领域的自信心。
无论你是非技术人员还是有技术背景，深入了解 AI 和机器学习都将极为有益。
主要问题是什么？
由于机器学习资源众多，找到高质量且相关的资源可能很困难。这就是为什么在这篇文章中，我将分享我个人最喜欢的来自顶级大学的机器学习课程。
第一个课程必须专注于今年的热词——AI 和 LLMs。由 DeepLearning.AI 设计并由 Andrew Ng 授课的《人人皆可学生成 AI》是一个很好的起点，即使你对这个领域没有任何先验知识。
课程旨在清晰且顺畅地学习生成 AI 的过程，并指导你如何理解生成 AI 的工作原理以及它能做什么（以及不能做什么）。
它包括实践任务，你将学习如何使用生成性 AI 来帮助日常工作，并获得提升提示以从 LLMs 中获得最大价值。此外，你还将深入探讨实际应用，并学习常见用例。
到课程结束时，你将理解大型语言模型、深度学习和生成性 AI 技能的概念。你将能够将你的知识付诸实践，并根据当今机器学习世界的三个核心元素，洞察 AI 对商业和社会的影响。
你还将学习如何将生成性 AI 应用于日常任务，使其立即变得实用和有用。课程可以在 Deeplearning.ai 上免费获取。
作为第二个选择，我推荐一个经典的——尽管仍然是最好的免费机器学习课程之一。有许多版本和讲师，但个人推荐由 Andre Ng 主讲的课程，他被广泛认为是最优秀的机器学习讲师之一。
课程提供了一个易于理解的机器学习和统计模式识别的介绍，涵盖了监督学习、无监督学习、学习理论、强化学习和控制等主题。从基础开始，最终涵盖高级概念。该课程非常适合任何希望在机器学习领域获得扎实基础并深入理解该领域的人。
你可以在以下链接找到所有材料，以及对应的 YouTube 视频在以下链接。
如果你的目标是用 Python 掌握机器学习，一个好的选择是参加 MIT 特意为此设计的课程。它提供了对机器学习算法和模型的完整介绍，包括深度学习和强化学习，所有内容都通过实践的 Python 项目完成。
如果你是新手，选择一个特定的子领域可能会让人感到不知所措。更好的方式是选择一个覆盖大部分机器学习内容的课程，从而有机会发现你最感兴趣的内容。该课程非常适合希望探索整个机器学习多样化世界的初学者。
如果你对数学感到害怕，现在是面对它们的时候了。帝国理工学院设计了一个课程，旨在教授任何希望在机器学习领域建立职业生涯的人所需的基本技能。
数学是机器学习的基础，理解数学原理对于解释 ML 算法产生的结果至关重要。该专业包括三个课程：
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线性代数
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多变量微积分
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主成分分析
每个课程持续 4-6 周，涵盖掌握机器学习算法所需的基础数学概念。
这门免费课程旨在帮助有一定编码经验的人将深度学习和 ML 应用于实际问题。由 fast.ai 开发，这门课程旨在帮助人们成为工业准备好的 AI 开发者。它通过项目驱动的方法涵盖了计算机视觉和自然语言处理等基础主题，从基本概念逐步深入到高级概念。
其主要范围基于：
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为计算机视觉、自然语言处理、表格分析和协同过滤构建和训练深度学习模型。
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创建随机森林和回归模型。
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部署模型。
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使用 PyTorch，这个全球增长最快的深度学习库，以及像 fastai 和 Hugging Face 这样的热门库。
你可以在 以下网站找到这门课程。
总结来说，有很多资源可以帮助你入门 ML 并提升你当前的知识水平。无论你是初学者还是有一定编码经验的人，这些课程都提供了从基础到复杂的完整介绍。
Josep Ferrer**** 是一位来自巴塞罗那的分析工程师。他毕业于物理工程专业，目前在数据科学领域专注于人类流动性应用。他是一名兼职内容创作者，专注于数据科学和技术。Josep 涵盖了 AI 领域持续爆炸的应用。