一年的最后一个季度是人们活跃起来的时候。你要努力实现你的年度目标，以便能够达到你的2024年目标。无论是在科技行业开始新的职业生涯还是发展你当前的技能，自我发展都非常重要。
技术的不断改进导致人们争先恐后地加入这个行业。来自各行各业的人都想参与其中。这篇博客的目的是为您提供一份优秀的免费课程清单，帮助您实现这一目标。我将按主题将其分成几个部分，以便您更容易找到自己关注的领域。
这些免费课程都在YouTube上提供，让你感觉像是参加了一门真正的课程。在YouTube上很难找到合适的内容，因为有太多的内容！希望这篇文章能让你的搜索更加容易，那么让我们开始吧。
机器学习
1. 机器学习导论，2020/21
链接：机器学习导论，Dmitry Kobak，2020/21
2. 斯坦福CS229：机器学习
链接：斯坦福CS229：机器学习全程由Andrew Ng讲授
3. 康奈尔科技CS 5787：应用机器学习
链接：应用机器学习（康奈尔科技CS 5787，2020年秋季学期）
4. 与机器学习交朋友
链接：与机器学习交朋友，Cassie Kozyrkov
5. 基础模型
链接：基础模型
统计学
1. 统计机器学习
链接：统计机器学习
深度学习
初学者:
1. 麻省理工学院6.S191：深度学习导论
链接：深度学习导论
2. 卡内基梅隆大学深度学习导论
链接：深度学习导论：11785 2023年春季讲座
3. 麻省理工学院：深度学习导论
链接：深度学习导论
4. 神经网络：从零到英雄
链接：神经网络：从零到英雄
5. 深度强化学习基础
链接：深度强化学习基础
中级:
1. 斯坦福CS230：深度学习
链接：斯坦福CS230：深度学习，2018年秋季学期
2. 斯坦福CS25 – 变形金刚联合
链接：变形金刚联合
3. 麻省理工学院6.S192：深度学习与艺术、美学和创造力
链接：深度学习与艺术、美学和创造力
4. CS 285：深度强化学习
链接：深度强化学习
5. 斯坦福：强化学习
链接：强化学习
6. 伯克利：深度无监督学习
链接：深度无监督学习，2020年春季学期
7. 纽约大学深度学习
链接：深度学习SP21
8. 全栈深度学习
链接：全栈深度学习2021
9. 计算机视觉的深度学习
链接：计算机视觉的深度学习
自然语言处理
1. Hugging Face 课程：NLP
链接：NLP：Hugging Face 课程
2. Stanford CS224U：自然语言理解
链接：自然语言理解
3. CMU 高级自然语言处理
链接：高级自然语言处理，2022
4. CMU 多语种自然语言处理
链接：多语种自然语言处理
5. UMass CS685：高级自然语言处理
链接：高级自然语言处理
实践
1. 实践深度学习 for Coders
链接：实践深度学习 for Coders
2. 机器学习工程实践（MLOps）
链接：机器学习工程实践
这就是全部内容！
总结
如我之前所提到的，有很多课程供选择，选择一个可能会很困难。也许你更喜欢某个讲师的声音，或者某个讲师的讲解方式。有很多因素需要考虑。
我在每个部分都提供了一个详尽的列表，以帮助你选择自己喜欢并能够继续学习的课程。
希望这个列表能对你有所帮助。如果你知道其他好的资源，请在评论中分享给学习社区 – 谢谢！
祝你学习愉快！ Nisha Arya 是一位数据科学家、自由技术作家和 VoAGI 的社区经理。她特别关注提供数据科学职业建议或教程以及围绕数据科学的理论知识。她还希望探索人工智能在延长人类寿命方面的不同方式。作为一位热心的学习者，她希望扩展自己的技术知识和写作能力，同时帮助指导他人。