作为在数据科学领域微软认证考试的一部分，这门为期六周的课程只是中级水平，它将教会你如何通过Python、R和Azure机器学习来构建并使用机器学习模型。

　　Steve Elston 博士和 Cynthia Rudin两位导师将介绍分类和回归算法在机器学习、监督模型、非线性模型、聚类和推荐系统中的应用。另外，如需认证证书，需额外付款。

　　课程链接：https://www.edx.org/course/principles-machine-learning-microsoft-dat203-2x-2

九、Coursera—《机器学习专业证书课程》

　　华盛顿大学利用实际案例研究已开设5门讲授机器学习基础的课程。这6周的课要求每周5至8小时的学习，涵盖机器学习基础、分类、聚类、退化、推荐系统以及降维、采用深度学习的工程。

　　来自亚马逊的Emily Fox 和 Carlos Guestrin将会作为这门课程的导师，他们希望参与者能够具备基本的数学和编程技能，同时具有Python编程的工作经验。这门课程是免费的，但取得证书需要额外付费。

　　课程链接：https://www.coursera.org/specializations/machine-learning

　　人工智能课程：

一、EdX在线平台的人工智能课程

　　来自EdX在线课堂平台的这门课程主要介绍的是人工智能的应用，例如机器人、自然语言处理、机器学习算法（人工智能分支）、数据结构、博弈算法和约束满足问题。这门课程是来自哥伦比亚大学的高级教程，将会持续12周。

　　课程链接：https://www.edx.org/course/artificial-intelligence-ai-columbiax-csmm-101x

二、Udacity—《人工智能入门》

　　此课程讲授人工智能的“典型应用”，是Udacity的机器学习工程师Nano学位课程的一部分，

　　Sebastian Thrun和Peter Norvig两位导师将会带领你学习贝叶斯网络、统计学和机器学习等人工智能的基础课程，以及自然语言处理、机器人和图像处理等人工智能应用。参与课程的学生需要掌握线性代数和概率论知识。

　　课程链接：https://cn.udacity.com/course/intro-to-artificial-intelligence--cs271

三、《人工智能：原理与技术》

　　这个斯坦福大学的课程讲授如何使用数学工具处理诸如机器翻译、语音和人脸识别以及自动驾驶等复杂问题。您可以先看授课大纲——机器学习概念、树搜索、动态规划、启发式搜索、博弈、马尔科夫决策过程、约束满足问题、贝叶斯网络、逻辑以及任务规划。

　　课程链接：

四、Udacity—乔治亚理工学院的《机器人人工智能》

　　由Udacity在线平台提供的这门课程主要介绍的是斯坦福大学和谷歌联合开发的自动驾驶技术。它是深度学习无学位基础课程的一部分。Sebastian Thrun导师将会介绍定位算法、卡尔曼滤波和粒子滤波，PID控制，和即时定位与地图构建（SLAM）技术。这门课程需要参与者熟练掌握线性代数和概率论等数学知识，会用Python，并且有编程经验。

　　课程链接：https://cn.udacity.com/course/artificial-intelligence-for-robotics--cs373

　　兼职翻译 招聘

　　《全球人工智能》面向全球招聘多名海外：图像技术、语音技术、自然语言、机器学习、数据挖掘等专业技术领域的兼职翻译，工作内容及待遇请在公众号内回复“兼职+个人微信号”联系工作人员。

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