21世纪是什么世纪？
前段时间，诺贝尔物理学奖正式授予
John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton
两位有着“AI教父”之称的学者
并且
化学奖也宣布颁发给了AI模型
此刻，很喜欢AI、物理和化学研究员的一句话：啊？
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他本人在2018年时，就已经摘得了计算机届的最高奖项图灵奖，是唯二的双料奖项得主（另一位是Herbert Simon，诺贝尔经济学奖&图灵奖）。
图/微博新闻
揭秘你不知道的Machine Learning
诺贝尔物理学奖评审委员会主席艾伦·穆恩斯提到：“在物理学中，我们在许多领域都应用了人工智能相关技术，例如开发具有特定性质的新材料。”
要问如今哪个技能是高薪的代名词，那一定是Machine Learning。随着人工智能的崛起，ML技能如今更是如日中天。
除了有专门的Machine Learning Research岗位外，SDE、Data Scientist、Quant Researcher...现在诸多高薪岗位都要求Candidate掌握机器学习技能。
强推哈佛ML课程：留学生0基础可拿证
不过Machine Learning对于STEM专业的同学来说，都是一门较难的功课，更别说对转码的同学。想要掌握Machine Learning，必须打好坚实基础。
作为在各大榜单常年霸榜全球前三的Top高校，Harvard推出的Machine Learning课程就非常适合入门选手学习。
尽管是Data Science课程的衍生，但是这门课程的内容实际适用于所有需要Machine Learning技能的岗位。
内容针对想学习机器学习，但STEM基础薄弱的同学； 难度循序渐进，每章都配有划好重点的Notes； 证书含金量很高！可挂LinkedIn或写入简历为自己加分。
首先，从课程框架来看，光是机器学习Basic就需要学习两个Section，保证打好基础。同时课程还覆盖Cross-validation、Linear Regression等机器学习必备知识。
其次，每一章节的教学内容都极其细致，以The Caret Package（数据挖掘工具包）为例，为了让大家弄懂这一重要知识点，直接搭配3堂课程+1次Case Study+3次课后测试。
在学习时最好配合教科书一起，沉浸式体验课程。如果你看完一遍发现找不到重点也没关系，本节课的Key Points教授已经帮你划好。
最后，为了帮助大家将学到的理论运用于实践，几乎每个Section都会安排Case Study（Case Study也是Quant、DS等岗位的必考题）。
这套机器学习课程的设置虽然好得没话说，但大家要想顺利学下来，通过考试拿下Harvard认证可不简单。
每节课课后都配有随堂作业和测试，且每道题目只有2次答题机会，任何一道题没有答对都无法通过测验，拿下证书。
1️⃣哪怕仓促学完课程拿到认证也无法达到吸收知识的目的
2️⃣实际工作中遇到难点想要重温知识点则还需再次付费上课
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