#курсы
Посмотрел курс "Introduction to
Deep Learning" http://introtodeeplearning.com/ Из минусов - очень несбалансирвоан, первые лекции для совсем новичков, а последние больше для узких специалистов. Выбор тем тоже определялся вкусами авторов. Но из явных плюсов: подача материала продумана и слайды сделали хорошо. Это именно авторский курс (а не как сейчас часто делают - скопировали слайды из 2-3 известных курсов и сделали свой).

#курсы
Из занятных курсов для начинающих, которые "не на слуху", можно отметить курс Стивена Скиены (да, у этого легендарного алгоритмиста есть курс и по DS). Из минусов - плохая ML-часть (последние лекции совсем примитивные), из плюсов - часть про визуализацию (кстати, там хорошая корреляция с моим курсом).
https://www3.cs.stonybrook.edu/~skiena/519/

#курсы
Ещё про нераскрученные курсы... У всем известного Эндрю Ына был научный руководитель - Майкл Джордан. Свои первые курсы Эндрю во многом скопировал у учителя (это на мой субъективный взгляд). Сейчас курсы Эндрю всемирно известны, а про первоисточник многие забыли... Можно посмотреть - CS 281A / Stat 241A Statistical Learning Theory (Fall 2002). Курс старый, но большинство тем не потеряли актуальности.
https://people.eecs.berkeley.edu/~jordan/courses/281A-fall02/

#курсы
Раз уж я занялся пролистыванием классических ML-курсов, то вот ещё один - от легендарного Алекса Смоллы Advanced Introduction to Machine Learning. Неплохой подбор тем, есть Manifold Learning (сейчас уже немного забытый), VC и графические модели.
http://www.cs.cmu.edu/~bapoczos/Classes/ML10715_2015Fall/index.html

#курсы
Попросили порекламировать ютуб-канал, что я с удовольствием делаю. Бесплатные лекции по машинному обучению в "живом исполнении", темы интересные, а лекций скоро будет больше...
https://www.youtube.com/channel/UCcY6LFZNgZHR2skk4K_-PKw/videos

#курсы
"Введение в олимпиадное программирование" - онлайн-курс для детей от 13 до 15 лет, которые хотят выигрывать
олимпиады по программированию, но не знают с чего начать...
https://ozonacademy.ru/olympiadprogramming