Хорошие спецкурсы по машинному обучению - Public forum of MSU united student networks

Вообще машинное обучение - бурно развивающаяся область, фундаментальных курсов по сути еще нет нигде. В любом случае, современные лекции обучают лишь некоторым общим методам, поэтому если у вас есть конкретные задачи, где нужно применение машинного обучения - искать стоит заточенный под такие задачи курс. Например, для анализа текстов, изображений, биоинформатики, финансов методы сильно различаются.

Если есть просто желание ознакомиться с областью, то лучший курс, наверное, тот самый Стэнфордский. Там все очень удобно оформлено (лекции, задания) и совсем низкий порог вхождения (даже расскажут, что такое градиент, ага). И самое главное - практические задания! Но при этом нужно понимать, что изложение весьма поверхностно. Курс Воронцова глубже (ну он все-таки годовой и ориентирован на заинтересованных в профессиональном плане), там есть математика, но он тоже по своей сути инженерный (так считает сам лектор). Преподает он хорошо, но рекомендуется все же читать лекции заранее : ) Освоения курса вполне достаточно для чтения современных статей по сабжу.

Оффтоп: к сожалению, большая часть людей считает, что машинное обучение - это про ИИ (нейронные сети, все дела). Поэтому к нему же относят генетические алгоритмы (которые вообще просто рандомизированный метод оптимизации, а-ля монте-карло), нечеткие множества (там эвристик еще больше, чем в нейронных сетях) и тому подобные вещи. По сути машинное обучение - это просто автоматизация некоторых аналитических операций, и ничего более. Вроде вписывания прямой в данные физического измерения.