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吳恩達(dá)（Andrew Ng），毫無(wú)疑問，是全球人工智能（AI）領(lǐng)域的大 IP！隨著近些年來(lái) AI 越來(lái)越火的大趨勢(shì)下，吳恩達(dá)一直致力于普及、宣傳、推廣 AI 教育，包括最前沿、最火爆的 AI 基礎(chǔ)課程、深度學(xué)習(xí)課程等等。惠及全球超過(guò) 500w 的人工智能愛好者。

“AI 如何更好地入門與進(jìn)階？”，“有沒有一套起點(diǎn)不是很高的 AI 學(xué)習(xí)路徑？”，“這么多優(yōu)秀公開課，究竟哪一個(gè)更適合我？”等，這些往往是初學(xué)者們最為關(guān)心的幾個(gè)問題。毫無(wú)疑問，吳恩達(dá)的 AI 課程在國(guó)內(nèi)外都是入門的首選課程，而且有非常完整的學(xué)習(xí)路線，無(wú)數(shù)新手都從這門課中收獲滿滿。

然而，吳恩達(dá)從最早的 CS229，到后來(lái)的 deeplearning.ai 深度學(xué)習(xí)專項(xiàng)課程，還有其它 AI 資源，大神發(fā)布的 AI 知名課程和資料非常多。對(duì)大部分學(xué)習(xí)者來(lái)說(shuō)，肯定搜集得不完全而且非常耗時(shí)間。這確實(shí)是意見麻煩事！

沒關(guān)系！我們對(duì)吳恩達(dá)所有的關(guān)于 ML、DL 等課程、資源等做了詳細(xì)的搜集和整理并匯總到這篇文章里。幫助大家整理出一份超贊的吳恩達(dá) AI 學(xué)習(xí)路線了！

下面將按照推薦的從簡(jiǎn)單到困難的學(xué)習(xí)路線來(lái)梳理吳恩達(dá)完整的 AI 課程、資源。趕緊一起來(lái)看看吧！

首先，我們整理了吳恩達(dá)完整 AI 資源的思維導(dǎo)圖：

重磅！本文梳理的完整學(xué)習(xí)路線中，我們對(duì)吳恩達(dá)所有資源進(jìn)行了匯總并整理打包！獲取地址請(qǐng)見文末！

推薦指數(shù)：★★★★★

課程主頁(yè)：

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/

課程特色：

這門課基本涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)的主要知識(shí)點(diǎn)：線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、K-Means、異常檢測(cè)等。課程中沒有復(fù)雜的公式推導(dǎo)和理論分析，讓機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者能夠快速對(duì)整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)點(diǎn)有比較整體的認(rèn)識(shí)，便于快速入門。

完整中文筆記（pdf、word、markdown版本）、中英文字幕離線視頻、復(fù)現(xiàn)的python作業(yè)：

https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes

在線筆記：

http://www.ai-start.com/ml2014/

課后作業(yè)（Python 版本）：

https://github.com/nsoojin/coursera-ml-py

課后作業(yè)（Jupyter 版本）：

https://github.com/kaleko/CourseraML

推薦指數(shù)：★★★★

課程主頁(yè)：

http://cs229.stanford.edu/

課程特色：

吳恩達(dá)在斯坦福教授的《機(jī)器學(xué)習(xí)》（CS 229）課程與 Coursera 上的《Machine Learning》類似，但比 Coursera 上的更全面和進(jìn)階，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別進(jìn)行了廣泛的介紹，非常適合在學(xué)完《Machine Learning》之后的提升。

在線筆記：

https://wei2624.github.io/machine%20learning/Machine-Learning-Notes/

配套資源（含 pdf）：

http://cs229.stanford.edu/summer2019/

精煉知識(shí)點(diǎn)速查表：

https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-229/

完整速查表 GitHub（9.9k star）：

https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning

CS229 線性代數(shù)和概率論的翻譯：

https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes/tree/master/0.math/1.CS229

推薦指數(shù)：★★★★★

課程主頁(yè)：

https://www.deeplearning.ai/deep-learning-specialization/

https://www.coursera.org/specializations/deep-learning

課程特色：

吳恩達(dá)在 Coursera 上開設(shè)了由 5 門課組成的深度學(xué)習(xí)專項(xiàng)課程，掀起了一股人工智能深度學(xué)習(xí)熱潮。該專項(xiàng)課程可以說(shuō)是深度學(xué)習(xí)入門的最佳課程之一！不僅知識(shí)體系完善，涵蓋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、CNN、RNN 等知識(shí)；而且配備了相當(dāng)專業(yè)的編程題。

漢化視頻：

https://study.163.com/provider/2001053000/course.htm

在線筆記：

http://www.ai-start.com/dl2017/

https://redstonewill.com/category/ai-notes/andrew-deeplearning-ai/

28 張精煉圖：

離線文件見文末！

完整資源：

https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books

推薦指數(shù)：★★★

課程主頁(yè)：

http://cs230.stanford.edu/

課程特色：

CS230 是吳恩達(dá)在斯坦福大學(xué)又開設(shè)了高質(zhì)量的深度學(xué)習(xí)課程。在這門課中，你將學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，理解如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且學(xué)習(xí)如何領(lǐng)導(dǎo)一個(gè)成功的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。課程配備的代碼都可以使用 Python 和 TensorFlow 來(lái)實(shí)現(xiàn)。這門課采用翻轉(zhuǎn)課堂的教學(xué)形式，你可以在家觀看教學(xué)視頻，完成深度編程作業(yè)和在線測(cè)試，然后來(lái)到課程做進(jìn)一步討論并完成最后的大項(xiàng)目。

油管視頻：

https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOABXSygHTsbvUz4G_YQhOb

B 站視頻：

https://www.bilibili.com/video/av47055599/

項(xiàng)目示例代碼：

https://github.com/cs230-stanford/cs230-code-examples

課程知識(shí)點(diǎn)歸納總結(jié)：

https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-230/

完整速查表 GitHub（4k star）：

https://github.com/afshinea/stanford-cs-230-deep-learning

推薦指數(shù)：★★★★

課程主頁(yè)：

https://www.deeplearning.ai/tensorflow-in-practice/

https://www.coursera.org/specializations/tensorflow-in-practice

課程特色：

吳恩達(dá)在 Coursera 上線了新的《TensorFlow in Practice》專項(xiàng)課程。顯然，這門專項(xiàng)課程更加注重實(shí)踐，而且使用現(xiàn)在最火熱的深度學(xué)習(xí)框架 TensorFlow。該專項(xiàng)課程總共包含四門課：

(1). 《TensoFlow 和機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的介紹》

https://www.coursera.org/learn/introduction-tensorflow

(2). 《TenSorFlow 中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》

https://www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks-tensorflow

(3). 《TenSorFlow 中的自然語(yǔ)言處理》

https://www.coursera.org/learn/natural-language-processing-tensorflow

(4). 《序列、時(shí)間序列和預(yù)測(cè)》

https://www.coursera.org/learn/tensorflow-sequences-time-series-and-prediction

推薦指數(shù)：★★★★

課程主頁(yè)：

https://www.deeplearning.ai/tensorflow-data-and-deployment/

https://www.coursera.org/specializations/tensorflow-data-and-deployment

課程特色：

吳恩達(dá)在 Coursera 又有 TensorFlow 專項(xiàng)課程了，這回的主要內(nèi)容放在了 TensorFlow.js、TensorFlow Lite 等 web 或移動(dòng)端的使用。主要介紹使用 Tensorflow.js、TensorFlow Lite、TensorFlow Hub 等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的方法。

該專項(xiàng)課程總共包含四門課：

(1). 《Browser-based Models with TensorFlow.js》

https://www.coursera.org/learn/browser-based-models-tensorflow

(2). 《Device-based Models with TensorFlow Lite》

https://www.coursera.org/learn/device-based-models-tensorflow

(3). 《Data Pipelines with TensorFlow Data Services》

https://www.coursera.org/learn/data-pipelines-tensorflow

(4). 《Advanced Deployment Scenarios with TensorFlow》

https://www.coursera.org/learn/advanced-deployment-scenarios-tensorflow

推薦指數(shù)：★★★★

課程主頁(yè)：

https://www.deeplearning.ai/ai-for-everyone/

https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone

課程特色：

《AI For Everyone》，這是一門非技術(shù)課程，更主要的是教大家如何將 AI 業(yè)務(wù)布局到公司，以及談?wù)?AI 對(duì)社會(huì)的影響。你可以從這門課程中學(xué)到：

• 常見人工智能術(shù)語(yǔ)的含義，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)。

• 人工智能做什么，不能做什么

• 如何在工作中尋找布局 AI 的機(jī)會(huì)

• 如何與 AI 團(tuán)隊(duì)合作并建立公司AI戰(zhàn)略

• 怎么看待 AI 道德倫理

推薦指數(shù)：★★★★★

書籍介紹：

歷時(shí)半年的大作《Machine Learning Yearning》英文版和中文版《機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練秘籍》已重磅問世了！這本書《Machine Learning Yearning》能夠從以下幾個(gè)方面給你帶來(lái)收獲：

• 優(yōu)先考慮AI項(xiàng)目最有前途的方向。

• 調(diào)試機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中的錯(cuò)誤。

• 在復(fù)雜設(shè)置中構(gòu)建ML，例如訓(xùn)練/測(cè)試樣本不匹配。

• 構(gòu)建一個(gè)ML項(xiàng)目，接近甚至達(dá)到人類水平。

• 知道什么時(shí)候、如何使用端對(duì)端學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)和多任務(wù)學(xué)習(xí)。

該書中文版 GItHub 地址：

https://github.com/deeplearning-ai/machine-learning-yearning-cn

在線閱讀：

https://deeplearning-ai.github.io/machine-learning-yearning-cn/docs/home/

中文版：

https://github.com/deeplearning-ai/machine-learning-yearning-cn/releases/download/v0.5.0/MLY-zh-cn.pdf

吳恩達(dá)：關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)職業(yè)生涯以及閱讀論文的一些建議

吳恩達(dá)點(diǎn)贊：22 頁(yè)《AI 職業(yè)發(fā)展之路》

吳恩達(dá)推薦了一份精簡(jiǎn)版的《AI Career Pathways: Put Yourself on the Right Track》，只有 22 頁(yè)?？芍^短小精悍，旨在幫助你走上正規(guī)的 AI 職業(yè)發(fā)展道路。

在線獲取地址：

https://workera.ai/candidates/report/

本文搜集了吳恩達(dá)全網(wǎng)非常詳盡的學(xué)習(xí)資源和優(yōu)質(zhì)課程。建議讀者按照本文順序依次學(xué)習(xí)。如果你是一位 AI 愛好者，那么重點(diǎn)向你推薦 Coursera《Machine Learning》和deeplearning.ai 深度學(xué)習(xí)專項(xiàng)課程。