灵魂追问 | 教程那么多，你……看完了吗？

机器之心整理

参与：路雪、蒋思源

2017年，人工智能技术出现了很多新的技术和发展，在这一年中机器之心发布了很多教程类文章，有适合入门学习者的，有适合已经具备专业知识和实践经验的从业者的；有关于语言的，有关于框架的，有关于硬件配置的，甚至还有关于猫片、漫画的……

教程那么多，你……看完了吗？

本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结，共分为 What 和 How 两大部分，在两大板块下又进行细分，目录如下：

What

• 概念

• 机器学习基础

• 深度模型基础

• 强化学习基础

• 数学

How

• 致初学者

• 课程

• 算法实现

• 机器学习基础实现

• 深度网络基础实现

• 计算机视觉实现

• 自然语言处理实现

• 强化学习实现

• 深度学习框架

• 工具方法

• 云端

• 边缘设备

• 硬件

• 吃喝玩乐撸撸猫

• Money, Money, Money

What

概念

1. 机器学习基础

• 一文读懂机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别

• 人人都能读懂的无监督学习：什么是聚类和降维？

• 如何解读决策树和随机森林的内部工作机制？

• 教程 | 拟合目标函数后验分布的调参利器：贝叶斯优化

• 入门 | 区分识别机器学习中的分类与回归

• 深度 | 思考VC维与PAC：如何理解深度神经网络中的泛化理论？

• 教程 | 理解XGBoost机器学习模型的决策过程

• 业界 | 似乎没区别，但你混淆过验证集和测试集吗？

• 教程 | 初学者如何学习机器学习中的L1和L2正则化

• 机器学习算法集锦：从贝叶斯到深度学习及各自优缺点

• 入门 | 机器学习新手必看10大算法

• 教程 | 详解支持向量机SVM：快速可靠的分类算法

• 干货 | 详解支持向量机（附学习资源）

• 教程 | 遗传算法的基本概念和实现（附Java实现案例）

• 教程 | 利用达尔文的理论学习遗传算法

• 深度 | 详解可视化利器t-SNE算法：数无形时少直觉

• 入门 | 如何构建稳固的机器学习算法：Boosting&Bagging

• 资源 | 神经网络调试手册：从数据集与神经网络说起

• 观点 | 三大特征选择策略，有效提升你的机器学习水准

• 教程 | 如何为单变量模型选择最佳的回归函数

• 机器学习老中医：利用学习曲线诊断模型的偏差和方差

• 教程 | 如何为时间序列数据优化K-均值聚类速度？

• 入门 | 将应用机器学习转化为求解搜索问题

• 从重采样到数据合成：如何处理机器学习中的不平衡分类问题？

2. 深度模型基础

• 从零开始：教你如何训练神经网络

• 教程 | 深度学习初学者必读：张量究竟是什么？

• 解读 | 通过拳击学习生成对抗网络（GAN）的基本原理

• 干货 | 直观理解GAN背后的原理：以人脸图像生成为例

• 教程 | 从基本概念到实现，全卷积网络实现更简洁的图像识别

• 资源 | 初学者指南：神经网络在自然语言处理中的应用

• 教程 | 深度学习：自动编码器基础和类型

• 入门 | 请注意，我们要谈谈神经网络的注意机制和使用方法

• 教程 | 经典必读：门控循环单元（GRU）的基本概念与原理

• 入门 | 迁移学习在图像分类中的简单应用策略

• 解读 | 如何从信号分析角度理解卷积神经网络的复杂机制？

• 教程 | 无监督学习中的两个非概率模型：稀疏编码与自编码器

• 深度 | 从任务到可视化，如何理解LSTM网络中的神经元

• 教程 | 将注意力机制引入RNN，解决5大应用领域的序列预测问题

• 教程 | 听说你了解深度学习最常用的学习算法：Adam优化算法？

• 教程 | 如何解决LSTM循环神经网络中的超长序列问题

• 教程 | 一个基于TensorFlow的简单故事生成案例：带你了解LSTM

• 教程 | 如何判断LSTM模型中的过拟合与欠拟合

• 教程 | 如何估算深度神经网络的最优学习率

• 教程 | 如何为神经机器翻译配置编码器-解码器模型？

• 教程 | 如何用深度学习处理结构化数据？

• 改进卷积神经网络，你需要这14种设计模式

3. 强化学习基础

• 从强化学习基本概念到Q学习的实现，打造自己的迷宫智能体

• 教程 | Keras+OpenAI强化学习实践：深度Q网络

• 一份数学小白也能读懂的「马尔可夫链蒙特卡洛方法」入门指南

• 入门 | 蒙特卡洛树搜索是什么？如何将其用于规划星际飞行？

• 教程 | Keras+OpenAI强化学习实践：行为-评判模型

• 从贝叶斯定理到概率分布：综述概率论基本定义

• 想了解概率图模型？你要先理解图论的基本定义与形式

数学

• 干货 | 机器学习需要哪些数学基础？

• 深度神经网络中的数学，对你来说会不会太难？

• 观点 | Reddit 热门话题：如何阅读并理解论文中的数学内容？

• 教程 | 基础入门：深度学习矩阵运算的概念和代码实现

• 从概率论到多分类问题：综述贝叶斯统计分类

• 机器之心最干的文章：机器学习中的矩阵、向量求导

How

致初学者

• 教程 | Kaggle CTO Ben Hamner ：机器学习的八个步骤

• 教程 | Kaggle初学者五步入门指南，七大诀窍助你享受竞赛

• 从零开始，教初学者如何征战Kaggle竞赛

• 只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源）

• 如何从初入行者进阶为人工智能先锋青年？

• 观点 | 如何从一名软件工程师转行做人工智能？

• 教程 | 如何转行成为一名数据科学家？

• 初学者怎么选择神经网络环境？对比MATLAB、Torch和TensorFlow

• 教程 | 初学者如何选择合适的机器学习算法（附速查表）

• 经验之谈：如何为你的机器学习问题选择合适的算法？

• 资源 | 企业应该怎样选择数据科学&机器学习平台？

• 实验研究工作流程详解：如何把你的机器学习想法变成现实

• 观点 | 机器学习新手工程师常犯的6大错误

• 教程 | 如何用Docker成为更高效的数据科学家？

• 从标题到写作流程：写好一篇论文的十条基本原则

• 论文格式排版你真的做对了吗? 常用格式及其LaTeX书写方法介绍

课程

• 蒙特利尔大学开放MILA 2017夏季深度学习与强化学习课程视频（附完整PPT）

• 斯坦福CS231n Spring 2017开放全部课程视频（附大纲）

• 斯坦福大学秋季课程《深度学习理论》STATS 385开讲

• 资源 | CMU统计机器学习2017春季课程：研究生水平

• 教程 | 斯坦福CS231n 2017最新课程：李飞飞详解深度学习的框架实现与对比

• 三天速成！香港科技大学TensorFlow课件分享

• 四天速成！香港科技大学 PyTorch 课件分享

• 吴恩达Deeplearning.ai课程学习全体验：深度学习必备课程（已获证书）

算法实现

1. 机器学习基础实现

• 教程 | 从头开始：用Python实现带随机梯度下降的线性回归

• 初学TensorFlow机器学习：如何实现线性回归？（附练习题）

• 教程 | 从头开始：用Python实现带随机梯度下降的Logistic回归

• 教程 | 从头开始：用Python实现随机森林算法

• 教程 | 从头开始：用Python实现基线机器学习算法

• 教程 | 从头开始：用Python实现决策树算法

• 听说你用JavaScript写代码？本文是你的机器学习指南

• 教程 | 如何使用JavaScript构建机器学习模型

• 教程 | 初学文本分析：用Python和scikit-learn实现垃圾邮件过滤器

• 教程 | 如何通过牛顿法解决Logistic回归问题

• 每个Kaggle冠军的获胜法门：揭秘Python中的模型集成

• 教程 | 如何在Python中快速进行语料库搜索：近似最近邻算法

2. 深度网络基础实现

• 教程 | 初学者入门：如何用Python和SciKit Learn 0.18实现神经网络？

• 教程 | 如何用30行JavaScript代码编写神经网络异或运算器

• 教程 | 使用MNIST数据集，在TensorFlow上实现基础LSTM网络

• 教程 | 如何使用Keras集成多个卷积网络并实现共同预测

• 教程 | 在Python和TensorFlow上构建Word2Vec词嵌入模型

• 教程 | 详解如何使用Keras实现Wassertein GAN

• 机器之心GitHub项目：从零开始用TensorFlow搭建卷积神经网络

• 教程 | 如何基于TensorFlow使用LSTM和CNN实现时序分类任务

• 作为TensorFlow的底层语言，你会用C++构建深度神经网络吗？

• 入门 | 十分钟搞定Keras序列到序列学习（附代码实现）

• 入门 | 想实现DCGAN？从制作一张门票谈起！

• 教程 | 通过PyTorch实现对抗自编码器

• 教程 | 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测

3. 计算机视觉实现

• 教程 | TensorFlow从基础到实战：一步步教你创建交通标志分类神经网络

• 教程 | 如何使用TensorFlow和自编码器模型生成手写数字

• 教程 | 无需复杂深度学习算法，基于计算机视觉使用Python和OpenCV计算道路交通

• 教程 | 深度学习 + OpenCV，Python实现实时视频目标检测

• 教程 | 如何通过57行代码复制价值8600万澳元的车牌识别项目

• 教程 | 百行代码构建神经网络黑白图片自动上色系统

• 教程 | 盯住梅西：TensorFlow目标检测实战

• 深度 | 从数据结构到Python实现：如何使用深度学习分析医学影像

• 仅需15分钟，使用OpenCV+Keras轻松破解验证码

• 教程 | 如何使用TensorFlow API构建视频物体识别系统

• 教程 | 经得住考验的「假图片」：用TensorFlow为神经网络生成对抗样本

• 先读懂CapsNet架构然后用TensorFlow实现，这应该是最详细的教程了

• 教程 | 如何使用深度学习去除人物图像背景

• 资源 | 如何通过CRF-RNN模型实现图像语义分割任务

4. 自然语言处理实现

• 如何解决90％的自然语言处理问题：分步指南奉上

• 资源 | Github项目：斯坦福大学CS-224n课程中深度NLP模型的PyTorch实现

• 谷歌开放GNMT教程：如何使用TensorFlow构建自己的神经机器翻译系统

• 教程 | 从头开始在Python中开发深度学习字幕生成模型

• 资源 | 谷歌全attention机器翻译模型Transformer的TensorFlow实现

• 教程 | 如何使用TensorFlow构建、训练和改进循环神经网络

• 教程 | Kaggle网站流量预测任务第一名解决方案：从模型到代码详解时序预测

• 教程 | 用于金融时序预测的神经网络：可改善移动平均线经典策略

• 教程 | 如何用PyTorch实现递归神经网络？

• 教程 | 用数据玩点花样！如何构建skip-gram模型来训练和可视化词向量

• 教程 | 利用TensorFlow和神经网络来处理文本分类问题

5. 强化学习实现

• 教程 | 深度强化学习入门：用TensorFlow构建你的第一个游戏AI

• 资源 | 价值迭代网络的PyTorch实现与Visdom可视化

• 解读 | 如何使用深度强化学习帮助自动驾驶汽车通过交叉路口？

6. 深度学习框架

• 分布式TensorFlow入坑指南：从实例到代码带你玩转多机器深度学习

• 教程 | 从零开始：TensorFlow机器学习模型快速部署指南

• 资源 | TensorFlow极简教程：创建、保存和恢复机器学习模型

• 快速开启你的第一个项目：TensorFlow项目架构模板

• TensorFlow初学者指南：如何为机器学习项目创建合适的文件架构

• 教程 | 七个小贴士，顺利提升TensorFlow模型训练表现

• 教程 | 如何从TensorFlow转入PyTorch

• 教程 | 如何利用C++搭建个人专属的TensorFlow

• 谷歌云大会教程：没有博士学位如何玩转TensorFlow和深度学习（附资源）

• 教程 | 维度、广播操作与可视化：如何高效使用TensorFlow

• 教程 | PyTorch内部机制解析：如何通过PyTorch实现Tensor

• 贾扬清撰文详解Caffe2：从强大的新能力到入门上手教程

• 教程 | TensorFlow 官方解读：如何在多系统和网络拓扑中构建高性能模型

• 教程 | 如何使用TensorFlow中的高级API：Estimator、Experiment和Dataset

• 教程 | Docker Compose + GPU + TensorFlow 所产生的奇妙火花

工具方法

• 教程 | 如何优雅而高效地使用Matplotlib实现数据可视化

• 教程 | 如何用百度深度学习框架PaddlePaddle做数据预处理

• 教程 | 一文入门Python数据分析库Pandas

• 代码优化指南：人生苦短，我用Python

• 资源 | 从数组到矩阵的迹，NumPy常见使用大总结

• 教程 | Python代码优化指南：从环境设置到内存分析（一）

• 资源 | 如何利用VGG-16等模型在CPU上测评各深度学习框架

• 教程 | 手把手教你可视化交叉验证代码，提高模型预测能力

• 教程 | 如何使用Kubernetes GPU集群自动训练和加速深度学习？

• 教程 | Prophet：教你如何用加法模型探索时间序列数据

• 初学机器学习的你，是否掌握了这样的Linux技巧？

云端

• 教程 | 新手指南：如何在AWS GPU上运行Jupyter noterbook？

• 教程 | 只需15分钟，使用谷歌云平台运行Jupyter Notebook

• 入门 | 完全云端运行：使用谷歌CoLaboratory训练神经网络

边缘设备

• 教程 | BerryNet：如何在树莓派上实现深度学习智能网关

• 机器之心实操 | 亚马逊详解如何使用MXNet在树莓派上搭建实时目标识别系统

• 手把手教你为iOS系统开发TensorFlow应用（附开源代码）

• 教程 | 如何使用Swift在iOS 11中加入原生机器学习视觉模型

• 教程 | 如何使用谷歌Mobile Vision API 开发手机应用

• 开源 | 深度安卓恶意软件检测系统：用卷积神经网络保护你的手机

• 专栏 | 手机端运行卷积神经网络实践：基于TensorFlow和OpenCV实现文档检测功能

• 资源 | 用苹果Core ML实现谷歌移动端神经网络MobileNet

• 教程 | 如何用TensorFlow在安卓设备上实现深度学习推断

• 深度 | 向手机端神经网络进发：MobileNet压缩指南

硬件

• 成本14,000元，如何自己动手搭建深度学习服务器？

• 资源 | 只需1200美元，打造家用型深度学习配置（CPU+GTX 1080）

• 教程 | 从硬件配置、软件安装到基准测试，1700美元深度学习机器构建指南

• 从硬件配置到框架选择，请以这种姿势入坑深度学习

• 从零开始：深度学习软件环境安装指南

• 这是一份你们需要的Windows版深度学习软件安装指南

• 教程 | 一步步从零开始：使用PyCharm和SSH搭建远程TensorFlow开发环境

• 实用指南：如何为你的深度学习任务挑选最合适的 GPU?（最新版）

• 深度 | 英伟达Titan Xp出现后，如何为深度学习挑选合适的GPU？这里有份性价比指南

• Titan XP值不值？一文教你如何挑选深度学习GPU

吃喝玩乐撸撸猫

• 教程 | 你来手绘涂鸦，人工智能生成「猫片」：edges2cats图像转换详解

• 教程 | 萌物生成器：如何使用四种GAN制造猫图

• 学界 | 宅男的福音：用GAN自动生成二次元萌妹子

• 深度 | 如何使用神经网络弹奏出带情感的音乐？

• 深度 | 人工智能如何帮你找到好歌：探秘Spotify神奇的每周歌单

• 解读 | 艺术家如何借助神经网络进行创作？

• 教程 | 用生成对抗网络给雪人上色，探索人工智能时代的美学

• 圣诞快乐——Keras+树莓派：用深度学习识别圣诞老人

• 教程 | 摄影爱好者玩编程：利用Python和OpenCV打造专业级长时曝光摄影图

• 教程 | 基于遗传算法的拼图游戏解决方案

• 教程 | AI玩微信跳一跳的正确姿势：跳一跳Auto-Jump算法详解

Money, Money, Money

• 教程 | 从零开始：如何使用LSTM预测汇率变化趋势

• 自创数据集，使用TensorFlow预测股票入门

• 资源 | 利用深度强化学习框架解决金融投资组合管理问题（附 GitHub 实现）

• 比特币突破8000美元，我们找到了用DL预测虚拟货币价格的方法

• 教程 | 如何使用深度学习硬件的空余算力自动挖矿

• 教程 | 如何用Python和机器学习炒股赚钱？

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