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當下，機器學習人才需求旺盛，但是國內開設人工智能專業的高校並不多。即使是計算機背景的畢業生仍然會大量依靠互聯網的自學資源。可以說，機器學習領域，大多數人仍擁有一個公平的起跑線。
在此，筆者精心挑選了5大優質學習資源（中文字幕），供大家自學使用：
《斯坦福大學公開課 ：機器學習課程》
- 主講人：Andrew Ng吳恩達
- 授課機構：美國斯坦福大學
- 語言：中文字幕
- 推薦度：★★★★☆☆
- 內容介紹：
“這是最火的機器學習入門課程，沒有之一”
作為人工智能和機器學習領域國際最權威學者之一，美籍華人吳恩達主講的《機器學習課程》可能是最為大眾熟知的公開課。
這門課的特點在於它略過了數學推導，而更注重數學原理背後的直觀與思路。是非常好的入門資料！
《麻省理工學院公開課：人工智能》
- 主講人：Patrick H. Winston
- 授課機構：美國麻省理工學院
- 語言：中文字幕
- 推薦度：★★★☆☆☆
- 內容介紹：
這是最早的人工智能公開課資料，誕生於人工智能火爆的前的2010年。這份資料主要講述人工智能各個方面的知識，從博弈論到算法，從數學到哲學，皆有提及。
《Geoffrey Hinton機器學習課程》
- 主講人：學界大佬 Geoffrey Hinton
- 授課機構：多倫多大學
- 語言：中文字幕
- 推薦度：★★★★☆☆
- 內容介紹：
被譽為“人工智能教父”，Geoffrey Hinton曾跨過人工智能寒冬，為世界帶來機器學習的春天。在這份資料中，Hinton強調基礎算法，以及對它們應用它們所需的實用技巧，難度較高。
《加州理工學院公開課：機器學習與數據挖掘》
- 主講人：Yaser Abu-Mostafa
- 授課機構：加州理工學院
- 語言：中文字幕
- 推薦度：★★★☆☆☆
- 內容介紹：
這份資料涵蓋了機器學習基本理論與應用場景。講述瞭如何將這些成果運用到商業與工業領域中去。課程風格較為嚴肅，深入。適合已經有基礎的讀者用於提高。
《國立臺灣大學李宏毅機器學習》
個人最推薦
李弘毅的課程時常摻雜動漫人物
- 主講人：李弘毅
- 授課機構：國立臺灣大學
- 語言：中音
- 推薦度：★★★★★☆
- 內容介紹：
其實，臺大李弘毅的機器學習課程是筆者個人最推薦的。可以說，這是筆者觀看過最通俗易懂的公開課資源之一。
同時這也是5份公開課資源中最新的一份（2017年），所以包含了許多最新的研究成果，比如深度學習中“深”的優勢（參見講座“Why Deep?”），等等。李弘毅教授風趣的授課方式也深得我心。
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