分享一些機器學習的線上學習資源

前面幾篇文章，是之前一段時間工作的內容，屬於歷史回顧的部份。至於其他部份，可能等經過比較完整的校訂之後再陸續貼出來。

其實我原本並沒有想要寫這個「入門指南」的，一部分原因是因為我覺得自己寫的東西可能屬於「對沒有基礎的人來說不夠入門，對專家來說又不夠深入」的類型，另一個原因是因為現在有很多免費的線上資源可以參考，實在不必我來越俎代庖。

所以，這篇主要就是把這些資源列出來（中文跟本地的為主），野人獻曝一下。

開放式教科書

由於 AI 已經是熱門話題，目前有非常多的免費資源可以參考，以下列出幾本入門級的免費參考書籍。

英文的入門書籍：

• The Hundred-page Machine Learning Book

• Machine Learning for Absolute Beginners: A Plain English Introduction

中文的參考書相對少，可以參考台灣大學李宏毅教授 2021 機器學習課程筆記。

線上課程

關於機器學習的線上課程很多，以下是幾個給一般沒有基礎的人可以上手的免費課程：

• 國立臺灣大學李弘毅老師的「機器學習」（中文）

• 國立臺灣大學李弘毅老師的「生成式 AI 導論」（中文）

• 史丹佛大學吳恩達老師的 “Supervised Machine Learning: Regression and Classification” （英文，須註冊 Coursera 帳號）

機器學習領域畢竟還是建立在堅實的數學基礎之上，有興趣的也可以從介紹比較多數學基礎的線上課程入手：

• 國立臺灣大學李弘毅老師的 “Advanced Topics in Deep Learning”

• 國立臺灣大學林軒田老師的 “Machine Learning Foundations”（機器學習基石）

• 國立臺灣大學林軒田老師的 “Machine Learning Techniques”（機器學習技法）

• 國立清華大學吳尚鴻老師的 “Deep Learning”