【精品】全网人工智能机器学习免费资源汇总清单

量化研究每周精选
标签: #<Tag:0x00007fcf6d4d0820>

(iQuant) #1
作者:Robbie Allen
编译:BigQuant

早在21世纪初,我在编写关于网络和编程的书的时候,我就发现,互联网是一个很好的资源,但是它还不完善。 那时,博客已开始流行。但是YouTube还不是很普遍,同样Quora,Twitter和播客用户也很少。十年过后,我一直在潜心钻研人工智能和机器学习,局面发生了翻天覆地的变化。互联网上现在有非常丰富的资源——当你要寻找选择你想要的资源时,你很难抉择你应该从哪里开始(和停止)!

为了帮助大家节省一些搜寻的精力,我浏览了互联网的各个犄角旮旯并且找出了其中最好的资源,在这将它们打包整理了出来。目录中所包含的资源链接全部免费。这有足够多的免费内容可以让你忙一段时间的。通过这些资源,大家可以对机器学习,深度学习,人工智能建立一个基本的认知。

我将以下资源分为几个板块,分别为:知名研究人员,AI机构,视频课程,博客,Medium作家,书籍,YouTube频道,Quora专栏,subreddits,Github,播客,时事新闻媒体,会议,研究环节。

大家如果认为有什么优秀资源是我遗漏了,请告诉我!我十分期望它们也可加入这个资源清单。

研究者

许多十分知名的人工智能研究者在网络上都有很强的影响力。下面我列举了大约二十位知名学者,包括了他们个人网站的链接、维基百科链接、Twitter主页、Google Scholar个人主页和Quora主页。其中很多人在Reddit或Quora Session上都做了Ask-Me-Anything的回答。

机构

有一些知名机构,致力于促进人工智能领域的研究和发展。 下面列出的是一些同时有网站/博客和Twitter帐户的机构。

视频课程

现在有大量的视频课程和教程都可以在线获取——其中很多都是免费的。当然,也有一些优质的课程需要付费,但对于本文,我只专注于免费内容。现在有相当多的大学课程,已可以在线获取教授提供的课程资料,但是没有教学视频。这些内容学习起来可能会更具挑战性,但你也可能根本不需要它们。下面的这些课程已经可以让你忙几个月了:

YouTube

下面,我列举了YouTube一些频道或用户经常会发布一些AI或机器学习相关容的链接。 通过订阅人数/观看次数来了解它们的受欢迎程度。

博客

考虑到人工智能和机器学习如此受欢迎,但我很惊讶地发现相关博主并没有想象中那么多。可能因为内容比较复杂,将有意义的内容整理在一起需要花费很大的精力。也可能因为有了很多像Quora这样的平台,给了那些想要回答问题却没有足够的时间去做详细论述的专家许多选择。

下面我会介绍一些博主,这些博主一直在做人工智能相关的原创内容,而不仅仅是一些新闻摘要或公司博客——下面是按Twitter关注数进行排序的。

Medium平台作者

下面介绍的是一些Medium上在人工智能领域的顶级媒体作者,是按照2017年Medium的排行榜进行排序的。

书籍

市面上有许多关于机器学习,深度学习和自然语言处理方面的书籍。在本节中,我将纯粹专注于您可以直接从网上访问或下载的免费书籍。

机器学习

自然语言处理

数学

Quora

Quora已经成为学习人工智能和机器学习的重要资源。许多顶尖研究人员会在Quora上回答问题。下面我列出了一些与AI相关的主题,如果您想自定义您的Quora 喜好,您可以订阅这些主题。

Reddit

Reddit上的AI社区没有Quora那么大,但它仍然有一些值得关注的优秀话题。Reddit有助于跟进最新的新闻和研究进展,Quora更便于进行问答交流。以下是按用户数量进行排序的一些与AI相关的Reddit话题。

Github

AI社区的好处之一是大多数新的项目都是开源的,并且可以在Github上获取。同样如果你想了解使用Python或者Juypter Notebooks来实现实例算法,GitHub上也有很多学习资源可以帮助到你。以下是一些GitHub项目:

播客

人工智能相关的播客数量在不断的增加,有些播客关注最新的新闻,有些关注人工智能教育。

新闻媒体

如果你想了解最新的新闻和研究的话,种类逐渐增多的每周新闻是一个不错的选择,这其中大多数都包含了相同的内容,所以你只需要订阅一两个保持更新就足够了。

会议

不出所料,随着人工智能的普及,人工智能相关的会议数量也在随之增加。在这里我列举出一些主要的会议。如果你认为我遗漏了一些重要会议,请告诉我。

学术会议

专业会议

研究论文

浏览搜索在互联网上已发布的学术论文

arXiv.org领域学术论文

Semantic Scholar内搜索

Semantic Scholar是由微软联合创始人保罗·艾伦创立的艾伦人工智能研究所推出的学术搜索引擎

另外一个很好的资源是Andrej Karpathy维护的一个用于搜索论文的项目


原文链接:《My Curated List of AI and Machine Learning Resources from Around the Web

本文由BigQuant《量化研究每周精选》原创推出,版权归BigQuant所有,转载请注明出处。