深度学习具备强感知能力但缺乏一定的决策能力，强化学习具备决策能力但对感知问题束手无策，因此将两者结合起来可以达到优势互补的效果，为复杂系统的感知决策问题提供了解决思路。今天我们推荐这样一门课程——UCBerkeley的CS188《人工智能导论》（IntroductiontoArtificialIntelligence）。课程主要介绍了AI的基础知识，尤其是强化学习方面，讲解非常详细，覆盖面比较全面，学习资料也很丰富，包括了课程的全套视频、课件PPT、课后学习资料、Homework、配套的Project，该视频全部内容已经由矩池云进行翻译，对AI新手来说非常友好。课程全套视频课程介绍根据官方介绍
“连续开设5年，对新手友好、易于上手，参加课程的多数学生来自非计算机科学领域……”推荐一门AI课程——MIT官方深度学习入门课程6.S191《深度学习导论（2022）》，课程介绍了深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理、生物学等领域的应用。通过学习这门课程，学生将掌握深度学习算法的基本知识，以及用TensorFlow搭建神经网络的实操经验。虽然门槛相对较低，但还是需要学生掌握线性代数和微积分相关基础知识（例如：矩阵乘法和导数）。Python经验也会有所帮助（但非必备）。该视频内容已由矩池云进行翻译。课程全套视频链接课程介绍课程共10个讲座视频，涵盖了深度学习的基础知识与多个应用领域：深度学习导
“连续开设5年，对新手友好、易于上手，参加课程的多数学生来自非计算机科学领域……”推荐一门AI课程——MIT官方深度学习入门课程6.S191《深度学习导论（2022）》，课程介绍了深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理、生物学等领域的应用。通过学习这门课程，学生将掌握深度学习算法的基本知识，以及用TensorFlow搭建神经网络的实操经验。虽然门槛相对较低，但还是需要学生掌握线性代数和微积分相关基础知识（例如：矩阵乘法和导数）。Python经验也会有所帮助（但非必备）。该视频内容已由矩池云进行翻译。课程全套视频链接课程介绍课程共10个讲座视频，涵盖了深度学习的基础知识与多个应用领域：深度学习导
?课程学习中心|?CS数学基础课程合辑|?课程主页|?中英字幕视频|?项目代码解析课程介绍线性代数，是数据科学高阶课程的前置课程，也是前沿热门应用领域的根基。数据科学、机器学习、人工智能、信号和图像处理、层析成像、导航、金融等等，都建立在数学的基础之上。如果你想快速补充线性代数的相关知识，ENGR108这门课是非常好的选择！ENGR108（曾用名：EE103、CME103）是全球顶级院校斯坦福开设的以线性代数和矩阵论为主题的专业课程。不同于定理证明、矩阵运算的传统内容，这门课程更直观，用非常多的例子和图标，来表示向量、矩阵与复杂世界的关系，并能够解决现实问题。线性代数的相关知识，向量、矩阵与矩
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?课程学习中心|?其他名校AI课程合辑|?课程主页|?中英字幕视频|?项目代码解析课程介绍CMU15-462/662是全球顶校CMU卡内基梅隆开设的计算机图形学方向专业课程，围绕图形学垂直领域，全面介绍了计算机图形学基本概念和技术，以及它们与相关领域的一些知识（包括渲染、动画、几何、成像）的交叉关系。课程覆盖了采样、混叠、插值、栅格化、几何变换、参数化、可视化、合成、滤波、卷积、曲线和曲面、几何数据结构、细分、meshing、空间层次结构、光线追踪、辐射学、反射、光场、几何光学、蒙特卡罗渲染、重要性采样、相机模型、高性能光线追踪、微分方程、timeintegration、数值微分、基于物理的动
?课程学习中心|?其他名校AI课程合辑|?课程主页|?中英字幕视频|?项目代码解析课程介绍CMU15-462/662是全球顶校CMU卡内基梅隆开设的计算机图形学方向专业课程，围绕图形学垂直领域，全面介绍了计算机图形学基本概念和技术，以及它们与相关领域的一些知识（包括渲染、动画、几何、成像）的交叉关系。课程覆盖了采样、混叠、插值、栅格化、几何变换、参数化、可视化、合成、滤波、卷积、曲线和曲面、几何数据结构、细分、meshing、空间层次结构、光线追踪、辐射学、反射、光场、几何光学、蒙特卡罗渲染、重要性采样、相机模型、高性能光线追踪、微分方程、timeintegration、数值微分、基于物理的动
?课程学习中心|?计算机基础课程合辑|?课程主页|?中英字幕视频|?项目代码解析课程介绍CMU15-721是CMU卡内基梅隆大学开放的数据库方向进阶课程，讨论了很多数据库方向新的技术研究方向与话题，适合有数据库基础又想在该方向有深入研究的同学学习。课程是对现代数据库管理系统内部结构的综合研究，涵盖OLTP和OLAP中使用组件的核心概念与基础知识，讲解其实现的效率与准确率，并将在一个真实内存、多核数据库系统中完成实现。所以，课程学习前需要具备一定编程技能。课程讲师AndyPavlo，卡内基·梅隆大学计算机科学系副教授，研究兴趣是数据库管理系统中，特别是主内存系统、自动驾驶/自动架构，交易处理系统
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