以下的内容全部是概要，你需要从上往下来解决这些项目。
用x标出你完成的项目
我是一名非常非常想去美国工作的越南软件工程师。
我在这份计划中花多少时间？在每天的艰辛工作完成后，每晚花4小时。
我已经在实现梦想的旅途中了。
每个主题都不需要用一整天来完全理解它们，你可以每天完成它们中的多个。
每天我都会从下面的列表中选一个出来，一遍又一遍的读，做笔记，练习，用Python或R语言实现它。
- 机器学习真有趣！
- Part 2: 使用机器学习来创造超级马里奥的关卡
- Part 3: 深度学习与卷积神经网络
- Part 4: 现代人脸识别与深度学习
- Part 5: 翻译与深度学习和序列的魔力
- Part 6: 如何使用深度学习进行语音识别
- Part 7: 使用生成式对抗网络创造 8 像素艺术
- Part 8: 如何故意欺骗神经网络
- 一周的机器学习
- 一年的机器学习
- 我是如何在3天内写出我的第一个机器学习程序的
- 学习路径：你成为机器学习专家的导师
- 不是PhD你也可以成为机器学习的摇滚明星
- 如何6个月成为一名数据科学家：一名黑客的职业规划
- 5个你成为机器学习工程师必须要掌握的技能
- 你是一个自学成才的机器学习工程师吗？你是怎么做的？花了多长时间？
- 一个人如何成为一名优秀的机器学习工程师？
- 一个专注于机器学习的学术假期
- Hacker 的机器学习
- Python 机器学习
- 集体智慧编程: 创建智能 Web 2.0 应用
- 机器学习: 算法视角，第二版
- Python 机器学习简介: 数据科学家指南
- 数据挖掘: 机器学习工具与技术实践，第 3 版
- Teaching material - 1-5 章幻灯片(zip) - 6-8 章幻灯片(zip)
- Machine Learning in Action
- Reactive Machine Learning Systems(MEAP)
- An Introduction to Statistical Learning
- 使用 Python 构建机器学习系统
- 学习 scikit-learn: 用 Python 进行机器学习
- Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers
- Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques
- Machine Learning: Hands-On for Developers and Technical Professionals
- 从数据中学习 - 在线教程
- 强化学习——简介(第 2 版)
- 使用TensorFlow(MEAP)进行机器学习
- Machine Learning for Hackers
- Fresh Machine Learning
- Josh Gordon 的机器学习菜谱
- 在 30 分钟以内了解机器学习的一切
- 一份友好的机器学习简介
- Nuts and Bolts of Applying Deep Learning - Andrew Ng
- BigML Webinar - 视频 - 资源
- mathematicalmonk's Machine Learning tutorials
- Machine learning in Python with scikit-learn
- 播放清单 - YouTuBe 上最热门的机器学习、神经网络、深度学习视频
- 16 个必看的机器学习教程
- DeepLearning.TV
- Learning To See
- 神经网络课程 - Université de Sherbrooke
- 2016年的21个深度学习视频课程
- 2016年的30个顶级的机器学习与人工智能视频教程 Top Videos, Tutorials & Courses on Machine Learning & Artificial Intelligence from 2016
- 程序员的深度学习实战
- edX 的人工智能导论
- Udacity的机器学习导论
- Udacity的监督学习、非监督学习及深入
- Machine Learning Foundations: A Case Study Approach
- Coursera的机器学习
- 机器学习提纯
- BigML training
- Coursera的神经网络课程
- 由Geoffrey Hinton（神经网络的先驱）执教
- 使用TensorFlow创建深度学习应用
- 描述统计学概论
- 推理统计学概论
- 6.S094: 自动驾驶的深度学习
- 6.S191: 深度学习简介
- Coursera 深度学习教程
- 一个月学会机器学习
- 一份“非技术性”的机器学习与人工智能指南
- Google机器学习工程师最佳实践教程
- Hacker News的《软件工程师的机器学习》
- 开发者的机器学习
- 为人类🤖👶准备的机器学习
- 给开发者的关于机器学习的建议
- 机器学习入门
- 为新手准备的机器学习入门教程
- 初学者如何自学机器学习
- 机器学习自学资源
- 提升你的机器学习技能
- 一份'坦诚'的机器学习指南
- 用机器学习让Hacker News更具可读性
- 深入机器学习
- 软件工程师的{机器、深度}学习
- 深度学习入门
- 深度学习基础
- 机器学习思维导图/小抄
- 大学中的机器学习课程
- Flipboard的主题
- Medium的主题
- 每月文章Top10
- 全面的数据科学家的资源
- DigitalMind的人工智能资源
- 令人惊叹的机器学习
- CreativeAi的机器学习
- tensorflow/magenta: Magenta: 用机器智能生成音乐与艺术
- tensorflow/tensorflow: 使用数据流图进行计算进行可扩展的机器学习
- cmusatyalab/openface: 使用深层神经网络进行面部识别
- tensorflow/models/syntaxnet: 神经网络模型语法
- Halite：AI编程游戏
- Vindinium: 挑战AI编程
- Video Game AI比赛
- 愤怒的小鸟AI比赛
- The AI Games
- Fighting Game AI Competition
- CodeCup
- 星际争霸AI学生锦标赛
- AIIDE星际争霸AI竞赛
- CIG星际争霸AI竞赛
- CodinGame - AI Bot Games
- (NIPS)
- (ICLR)
- (AAAI) - (IEEE CIG) - (IEEE ICMLA)
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