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年底是人们最为活跃的时候。您有最后的冲刺去实现年度目标，以便为 2024 年做准备。无论是开始新的技术行业职业还是提升当前技能，自我发展都很重要。
1. 谷歌网络安全证书 - 快速进入网络安全职业
2. 谷歌数据分析专业证书 - 提升您的数据分析能力
3. 谷歌 IT 支持专业证书 - 支持您组织的 IT 需求
技术的持续进步导致了行业的激烈竞争。各行各业的人们都希望参与其中。该博客旨在为您提供一份优秀的免费课程列表，帮助您实现目标。我将按主题将其分解，便于您导航到您的关注领域。
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1. 机器学习入门，2020/21
链接：机器学习入门，Dmitry Kobak，2020/21
2. 斯坦福大学 CS229: 机器学习
链接：斯坦福大学 CS229: 机器学习完整课程，由 Andrew Ng 授课
3. 康奈尔大学技术学院 CS 5787: 应用机器学习
链接：应用机器学习（康奈尔大学技术学院 CS 5787，2020 秋季）
4. 与机器学习交朋友
5. 基础模型
链接：基础模型
1. 统计机器学习
链接：统计机器学习
1. 麻省理工学院 6.S191: 深度学习入门
链接：深度学习入门
2. CMU 深度学习入门
3. MIT: 深度学习入门
链接：深度学习入门
4. 神经网络：从零到英雄
链接：神经网络：从零到英雄
5. 深度 RL 基础
链接：深度 RL 基础
1. 斯坦福 CS230: 深度学习
2. 斯坦福 CS25 - 变压器联合
链接：变压器联合
3. MIT 6.S192: 艺术、美学与创造力的深度学习
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
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. 计算机视觉中的深度学习
链接：计算机视觉中的深度学习
1. Hugging Face 课程: NLP
2. 斯坦福 CS224U: 自然语言理解
链接：自然语言理解
3. CMU 高级 NLP
链接：高级 NLP，2022
4. CMU 多语言 NLP
链接：多语言 NLP
5. UMass CS685: 高级自然语言处理
链接：高级自然语言处理
1. 实用深度学习
链接: 实用深度学习课程
2. 生产机器学习工程（MLOps）
链接: 生产机器学习工程
就这些了！
正如我之前提到的，市面上有很多课程，很难坚持选择一个。你可能会对某个讲师的声音或讲解方式更有偏好。你需要考虑的因素有很多。
我在每个部分提供了一个详尽的列表，以帮助你选择你喜欢的，并继续你的学习。
希望这个列表对你有所帮助。如果你知道任何好的资源，请在评论中分享给学习社区 - 谢谢！
祝学习愉快！
Nisha Arya 是一位数据科学家，兼职技术写作员以及 KDnuggets 的社区经理。她特别感兴趣于提供数据科学职业建议或教程，以及数据科学的理论知识。她也希望探索人工智能如何/能如何有利于人类生命的延续。作为一名热衷学习者，她希望拓宽自己的技术知识和写作技能，同时帮助引导他人。