丝滑上岸Meta！麻省理工的Machine Learning课真的封神了…

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1月前

随着人工智能的崛起

Machine Learning开始成为

留学生拓宽留美求职道路的First Choice

不过，万事开头难

学一门新技术也是同理

好在，总有名校教授可以

让我们站在“巨人的肩膀上”学习

麻省理工官方机器学习课程

转MLE人最好的起步

MIT 6.036 Introduction to Machine Learning，这门课程是由4位来自人工智能、量子研究等领域的MIT大佬教授，专为0基础的本科同学设计。

图/MIT官网

只需你有基础数学背景，如微积分、线性代数等，就能丝滑入门。

由于是专供MIT的校内课程，在整体知识框架上，都更加注重基础讲解，如果你是一个技术萌新，这门课绝对可以为你打下学习ML的坚实基础。

不过，在学习过程中，很多同学都反馈在网上搜集到的资源存在许多问题：

✅视频课程不完整，教授提到的课后习题也找不到；

✅每学期课程设置有轻微差异，导致课程Slides经常无法配套视频课程；

✅部分教授语速较快，单靠视频理解起来有难度。

图/同学的反馈

为了帮大家规避以上问题，节省时间，主页君提前将全套课程分类整理，保证每节课的课后作业和Slides都能精准匹配，现在免费分享给大家！

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为什么这门课程一定要学？

区别于其他课程，MIT 6.036不止在课程设置上简洁利落，同样也将小白友好做到了极致。

🔴仅需1天即可入门Machine Learning

课程共14节Lectures，在内容上，教授几乎是将每一个知识点都掰开了、揉碎了喂到你的嘴边。

光是1小时一堂课的Slides就做了上百页，每个知识点演算的每个步骤，都写的明明白白。

*完整版下拉可扫码领取

千万不要觉得教授啰嗦，不管是你后续复习还是快速查询某个知识点时，如此详细的分解步骤都能帮大忙。

🔴学+练，实践是最好的老师

这门课也不止是停留在纸上谈兵，而更多是需要动手实践的项目，比如推文情绪分析和聚类图像/面部识别等。

每节课后的作业设置也很特别，不止有巩固概念部分的Exercises，还有需要你动手实践的Lab，且每道题目贴心的附有Hint和答案详解。

*完整版下拉可获取

细心到如此地步，4位大佬教授是真的怕你有任何不懂和学不会的地方🥺。

如果现在想开始接触机器学习or转MLE，那么这门课就是一个很好的开始。

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学习资料内容一览

📁全部学习资料已按板块分类，对应查找更方便

📁每堂课都配有视频课程+课件+Transcript，预习&复习更高效

📁附课后作业练习+代码合集，边学边练，巩固基础

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来源：DreambigCareer

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