Liste soigneusement sélectionnée de cours d'ingénierie en apprentissage automatique accessibles au public provenant de CalTech, Columbia, Berkeley, MIT et Stanford.
Parcourez une collection de cours gratuits sur l'apprentissage automatique provenant des meilleures universités, organisés par sujet et spécialisation.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.
Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentListe soigneusement sélectionnée de cours d'ingénierie en apprentissage automatique accessibles au public provenant de CalTech, Columbia, Berkeley, MIT et Stanford.
awesome-full-stack-machine-learning-courses compte 530 étoiles sur GitHub. Il a été forké 109 fois. awesome-full-stack-machine-learning-courses est écrit principalement en JavaScript. Il est développé activement depuis 2019. awesome-full-stack-machine-learning-courses est disponible sous licence CC0-1.0. Ses principaux thèmes sont : berkeley, berkeley-ai, berkeley-reinforcement-learning, caltech.
Liste soigneusement sélectionnée de cours d'ingénierie en apprentissage automatique accessibles au public provenant de CalTech, Columbia, Berkeley, MIT et Stanford.
awesome-full-stack-machine-learning-courses est un projet open source. Il est distribué sous licence CC0-1.0.
Oui. awesome-full-stack-machine-learning-courses est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
awesome-full-stack-machine-learning-courses est disponible sous licence CC0-1.0.
awesome-full-stack-machine-learning-courses est écrit principalement en JavaScript.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/leehanchung-awesome-full-stack-machine-learning-courses.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.