暑期课程是近来非常受欢迎的一种学习方式。国内外很多大学的学生会在放假时寻找大学内或其他大学开发的暑期课程项目。近日，由 DeepMind、英国帝国理工学院等开放的暑期课程视频已开源了。读者朋友可以足不出户，在暑假为自己充充电。

课程内容

本次课程是一个 12 天的密集课程，涵盖机器学习中广泛的主题，包括优化、贝叶斯推理到深度学习、强化学习等。本次课程的目标是为学生提供机器学习的大体概念，并助力学生成为机器学习研究者。

课程官网： github.com/mlss-2019/s…

课程资源

本课程的资源现已公开。机器之心观看了一部分视频。和一些已有的课程视频略有不同，本课程 可根据知识点直接从一两个小时课程的中段开始听 。这样对于已经有基础的读者朋友来说，只需要根据每个视频提供的知识点，点击需要查缺补漏的地方就可以了。此外，视频也提供了文本，方便反复查阅。

• https://www.bilibili.com/video/av63474628?from=search&seid=2913855858421454954

• https://search.videoken.com/（可按照关键词导航到知识点）

• Lecture slides

• Tutorial

• Video recording, Part 1

• Video recording, Part 2

• Video recording, Part 3

• Lecture slides

• Tutorial

• Video recording, Part 1

• Video recording, Part 2

• Lecture slides

• Tutorial

• Video recording, Part 1

• Video recording, Part 2

• Lecture slides

• Tutorial

• Video recording, Part 1

• Video recording, Part 2

• Lecture slides

• Video recording, Part 1

• Video recording, Part 2

• Lecture slides

• Tutorial

• Video recording, Part 1

• Video recording, Part 2

• Lecture slides

• Tutorial

• Video recording, Part 1

• Video recording, Part 2

• Lecture slides

• Tutorial

• Video recording, Part 1

• Video recording, Part 2

• Video recording, Part 3

• Video recording

• Lecture slides

• Tutorial

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• Video recording, Part 2

• Lecture slides

• Video recording

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• Tutorial

• Video recording, Part 1

• Video recording, Part 2

• Lecture slides

• Video recording, Part 1

• Lecture slides

• Video recording

• Lecture slides

• Tutorial

• Video recording

授课者简介

这些课程的授课者既有来自帝国理工、麻省理工、斯坦福、伊利诺伊大学香槟分校、哥伦比亚大学、普林斯顿大学等著名大学的助理教授和副教授，也有来自谷歌、DeepMind、微软剑桥研究院、PROWLER.io、Element AI 等科技公司和科研机构的研究人员。

这些授课者在各自的研究领域内都有着丰富的理论知识和实操经验，相信他们的授课内容会给学生们带来一些不一样的东西。

其他视频课程资源

关于机器学习的课程资源已经是汗牛充栋了，机器之心在此整理了一些不错的课程，帮助读者更好地学习。

1. 吴恩达机器学习公开课

• 介绍：这几乎是接触过机器学习的人都知道的课程，即使是完全没有基础的小白也可以入门的机器学习理论课程。课程涵盖了机器学习大部分的理论内容，非常适合入门。

• 课程链接：https://www.coursera.org/learn/machine-learning

• 介绍：李宏毅教授的机器学习课程人气不输吴恩达，再加上中文授课，理解起来更加容易。机器之心前一段时间曾转载介绍过 李宏毅机器学习课程 笔记开源的新闻。