为此，『AI脑力波』小编梳理了全世界范围内最受欢迎的人工智能各领域的学习课程，整理成这份“2017年迄今最全的人工智能课程资源”盘点，其中包括斯坦福大学、麻省理工学院等世界名校的AI课程、谷歌DeepMind的一些视频，集中呈现给大家。不过，最激动人心的是（敲黑板啦！！）：这份推荐榜的绝大多数资源可以免费学习，仅一小部分资源需要FQ或付费。小编真心地希望能帮助大家找到最适合自己的学习资源。
1）斯坦福大学CS231n开放课程视频
关键词：计算机视觉自然语言处理深度学习
课程名称：《深度学习与自然语言处理》（18讲）
李飞飞女神的《深度学习与计算机视觉》（16讲）和《如何教计算机理解图片》
男神AndrewNg（吴恩达）的《机器学习》（无论国内国外，这是最火的机器学习入门课程，没有之一。）
计算机系OussamaKhatib教授的《机器人学》
多位人机互动设计领域的专家讲授的《人与计算机的互动》
其他的7门人工智能公开课分别为：
《机器学习》（MachineLearning）
《人工智能导论》（IntrotoArtificialIntelligence）
《机器人学的人工智能》（CS8802,ArtificialIntelligenceforRobotics:ProgrammingaRoboticCar）
《机器学习导论》（IntrotoMachineLearning）
《机器人学的人工智能》（ArtificialIntelligenceforRobotics）
《概率图模型1：表示》（ProbabilisticGraphicalModels1:Representation）
《概率图模型2：推理》（ProbabilisticGraphicalModels2:Inference）
2）麻省理工学院AI公开课
《人工智能概论》视频课程
课程介绍：人工智能的重要性和未来，如何进行博弈、图像识别，以及机器学习方面的内容。
《计算机科学及编程导论》视频课程
课程介绍：适用于那些编程经验很少或没有编程经验的学生，入门级课程。
《创新与发明》视频课程
课程介绍：探讨了软件创新、克雷格列表、Drupal、纳米组装技术、太空探索中的机器人学、个人机器人等。
《多核编程》视频课程
课程介绍：并行编程的入门课程，详细介绍了一系列并行编程的理论以及多核架构的设计理念。
《算法导论》视频课程
课程介绍：包含排序、堆积及散列；各个击破法、动态规划、网络流、计算几何、数字理论性算法、高速缓存技术及并行运算等高效率算法的设计及分析技巧。
3）北大AI公开课13讲
北大人工智能创新中心主任雷鸣《人工智能前沿与产业趋势》：
地平线余凯《嵌入式人工智能》：
蚂蚁金服漆远《人工智能驱动的金融生活》：
驭势科技吴甘沙《无智能不驾驶》：
黄江吉《人工智能硬件的发展》：
《对话王俊数字生命的人工智能化》：
徐伟《通用人工智能的现状及展望》：
华为李航《自然语言处理的现实与挑战》：
《滴滴出行叶杰平：深度学习在交通领域应用潜力巨大》：
《科大讯飞胡郁：谁将弄潮人工智能时代？》：
《洪小文人工智能与人类智能共进化》：
《IBM谢国彤个性化循证的智慧医疗》：
《NVIDIA董方亮GPU助力的人工智能》：
多伦多大学的人工智能课程：
深度学习教父GeoffreyHinton的《神经网络在机器学习中的应用》NeuralNetworksForMachineLearning；网易译名“神经网络的机器学习”
网址：
复旦大学公开课《人工智能哲学》（6讲）：
详解谷歌DeepMind：
李宏毅给深度学习初学者的大礼-最新GAN中文视频教程：
国际大腕MIT的《深度学习在自动驾驶中的应用》（DeepLearningforSelf-DrivingCars）
加州理工学院《从数据中学习》（LearningfromData）：
网易公开课译名为“加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘”
卡内基梅隆大学的TomMitchell机器学习课程（MachineLearning）：
哥伦比亚大学的机器学习公开课：
开放数据：
开源代码：
1）Facebook开源问答系统DrQA：基于单一信源回答开放域提问
2）腾讯优图实验室开源项目，手机能用的神经网络
3)百度开源无人驾驶核心代码阿波罗
友情提醒，以下包含收费课程。
系统性课程：
优达学城（Udacity）提供的“机器学习工程师”纳米学位，中文字幕，谷歌、滴滴参与授课，收费。
华盛顿大学的“机器学习专业”系列课程，Coursera平台，收费，共六门课。
约翰·霍普金斯大学的“数据科学专业”系列课程，Coursera平台，收费，共十门课。
密歇根大学的“Python的应用数据科学专业”系列课程，Coursera平台，收费，共五门课。适合需要学习Python实战技巧的机器学习开发者。
平台推荐：
国外的Coursera、edX、优达学城（Udacity）、Udemy；国内的网易公开课、七月在线都集中了相对优质的学习资源。当然，英语不错的童鞋推荐国外学习网站，尤其它们的问答论坛非常有帮助。
对于英语基础不是那么好的童鞋，Coursera和优达学城很重视中国市场，它们的大部分机器学习资源都添加了汉语字幕。对于edX和可汗学院的部分课程，网易公开课有字幕翻译。
对于需要在数学、统计方面补课的童鞋，除了以上几个平台之外，强烈推荐可汗学院KhanAcademy，很适合从零起步打基础。