¿Qué curso práctico de aprendizaje automático (después de tomar el curso de Andrew Ng) sería el mejor para un estudiante de doctorado en robótica con experiencia en ingeniería?

Hice varias hace un par de años. Aquí va la lista (corta). Dado que obtuvo un doctorado en Física, creo que el nivel de matemáticas y programación le conviene. No verifiqué si todavía están abiertos / disponibles, y en qué términos.

  1. El aprendizaje de los datos MOOC de Abu-Mostafa de Caltech es excelente. Discute principalmente cuestiones teóricas. Tareas agradables
  2. El aprendizaje estadístico de Hastie y Tibshirani también es excelente. Como beneficio adicional, puede obtener su excelente libro sin minería de datos, inferencia y predicción. 2da edición. El pdf en sí está en http://statweb.stanford.edu/~tib…
  3. El curso Introducción a la ciencia de datos de Coursera de Bill Howe fue (casi muy) bueno, con un sabor más práctico. Incluso entramos en una competencia de Kaggle. No puedo encontrar la página del curso (hoy en día Coursera ofrece paquetes pagos de Data Science en lugar de un solo curso) pero aquí hay una página con muchos comentarios al respecto: Introducción a Data Science

Como es obvio, esta lista está de acuerdo con mi preferencia personal. Los dos primeros cursos son obligatorios, si puedes inscribirte en ellos (los hice cuando eran gratis …). Abu Mostafa es un muy buen comunicador y produce excelentes lecciones. También hay un buen libro económico para este curso: Learning From Data MOOC y / o Learning From Data: Yaser S. Abu-Mostafa, Malik Magdon-Ismail, Hsuan-Tien Lin: 9781600490064: Amazon.com: Libros