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現在熱門的高薪崗位
AI Engineer、Data Scientist、Quant…
都離不開一個隱藏硬性技能
Machine Learning
作為CS學科下難度數一數二的分支，即便是對有基礎的同學來說，Machine Learning學起來都不簡單，更別說是小白入門。
想要學習Machine Learning，其實選擇北美CS強校們的課程都不會錯，但是對0基礎的同學來說，選擇一個風趣幽默，著眼基礎的課來入門很重要。
如果你想在枯燥的學習中發現樂趣，並且打牢基礎，楓葉君很推薦大家康奈爾大學的Machine Learning。
作為Tier 1的CS強校，康奈爾的機器學習課程質量不用多說。更重要的是這門課的授課教授Killian Weinberger本人受到的好評爆表。
相對其熱門程度，這門課的完整資源（課程影片+教材+作業）卻很難找到，Reddit上也有很多求資源的同學。
為了讓大家沉浸式體驗到這門神課，同時省去自己下載、整理資料的時間，楓葉君已把全部課程和資料扒下來，並按照章節分類整理成資料夾，現在免費分享給大家！
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在幫大家Research了眾多課程後，楓葉君不得不說這門課真的將小白友好做到了極致。
首先，從課程框架就能看出，這門課程覆蓋了Machine Learning所有的知識點，包括K-nearest neighbors、Perceptron等大廠面試必考題，還涉及到一些Deep Learning的知識。
而且這門課程對非CS專業的同學來說也很好上手，Reddit網友親測，只要你有數學基礎，即使不上CS基礎課也能聽懂這門機器學習課程。
其次，機器學習涉及到大量的概念，學起來絕不算有趣。但Killian教授授課風格很風趣，而且他是一位時刻要求學生互動的教授，課程沉浸性很強。
並且為了保證大家能吸收到所有知識，教授親自做了重點筆記，配合課程一起食用效率更高。
比如在K-nearest Neighbor這章，重點筆記要求你至少要掌握以下知識點：
如何檢驗自己是否掌握了這個知識點？只需看看自己是否能答上教授留給你的問題：
當然實操也不能落下，每個章節結束後還有一次實操作業，也就是網上無數人在求的本節課的Homework。楓葉君已幫大家收集到了原版檔案和Best Solution。
如果你想學習Machine Learning，這門課是萬中選一的入門好材料，所有的課程資料楓葉君都已幫大家收集好，下滑掃碼即可免費領取👇
36節Lecture錄屏
康奈爾王牌課程最全影片，沉浸式體驗藤校課堂。
課程Notes+作業（附Solution）
教授親撰重點筆記，背完就能去面試；
實操選手不要落下每節課後的assighment，幫助你鞏固知識點。
附：課程所用教材
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