topic网址（topic 官网）〔topic官方网站〕

　　2000年早期，Robbie Allen在写一本关于网络和编程的书的时间 ，深有感触。他发现，互联网很不错，但是资源并不美满 。当时 候 ，博客已经开始盛行 起来。但是，Youtube还不是很广泛 ，Quora、 Twitter和播客同样用者甚少。

　　在他转向人工智能和呆板 学习10年龄 后 ，局面发生了天翻地覆的变革 ：网上资源非相称 丰富，以至于很多 人出现了选择困难，不知道该从那边 开始（和克制 ）学习！

　　为了使各人 可以或许 更加便利地利用 这些资源 ，Robbie Allen欣赏 查察 各种各样的资源，把它们打包整理了出来 。AI科技大本营在此借花献佛，和各人 共同分享这些资源。通过它们 ，你将会对人工智能和呆板 学习有一个根本 的认知。

　　资源目次 ：

　　□ 着名 研究者

　　□ 研究机构

　　□ 视频课程

　　□ YouTube

　　□ 博客

　　□ 媒体作家

　　□ 册本

　　□ Quora主题栏

　　□ Reddit

　　□ Github库

　　□ 播客

　　□ 实事通讯媒体

　　□ 集会 会议

　　□ 论文

　　研究者

　　大多数着名 的人工智能研究者在网络上的曝光率还是 很高的 。下面罗列 了20位着名 学者，以及他们的个人网站链接，维基百科链接，推特主页 ，Google学术主页，Quora主页。他们中相称 一部分 人在Reddit或Quora上面参加 了问答。

　　■Sebastian Thrun

　　个人官网：

　　https://robots.stanford.edu/

　　Wikipedia：

　　https://en.wikipedia.org/wiki/Sebastian_Thrun

　　Twitter：

　　https://twitter.com/SebastianThrun

　　Google Scholar：

　　https://scholar.google.com/citations?user=7K34d7cAAAAJhl=enoi=ao

　　Quora：

　　https://www.quora.com/profile/Sebastian-Thrun

　　Reddit AMA：

　　https://www.reddit.com/r/IAmA/comments/v59z3/iam_sebastian_thrun_stanford_professor_google_x/

　　■Yann LeCun

　　个人官网：

　　https://yann.lecun.com/

　　Wikipedia：

　　https://en.wikipedia.org/wiki/Sebastian_Thrun

　　Twitter：

　　https://twitter.com/ylecun?

　　Google Scholar：

　　https://scholar.google.com/citations?user=WLN3QrAAAAAJhl=en

　　Quora：

　　https://www.quora.com/profile/Yann-LeCun

　　Reddit AMA：

　　https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/3y4zai/ama_nando_de_freitas/

　　■Nando de Freitas

　　个人官网：

　　https://www.cs.ubc.ca/~nando/

　　Wikipedia：

　　https://en.wikipedia.org/wiki/Nando_de_Freitas

　　Twitter：

　　https://twitter.com/NandoDF

　　Google Scholar：

　　https://scholar.google.com/citations?user=nzEluBwAAAAJhl=en

　　Reddit AMA：

　　https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/3y4zai/ama_nando_de_freitas/

　　■Andrew Ng

　　个人官网：

　　https://www.andrewng.org/

　　Wikipedia：

　　https://en.wikipedia.org/wiki/Andrew_Ng

　　Twitter：

　　https://twitter.com/AndrewYNg

　　Google Scholar：

　　https://scholar.google.com/citations?use

　　Quora：

　　https://www.quora.com/profile/Andrew-Ng"

　　Reddit AMA：

　　https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/32ihpe/ama_andrew_ng_and_adam_coates/

　　■Daphne Koller

　　个人官网：

　　https://ai.stanford.edu/users/koller/

　　Wikipedia：

　　https://en.wikipedia.org/wiki/Daphne_Koller

　　Twitter：

　　https://twitter.com/DaphneKoller?lang=en

　　Google Scholar：

　　https://scholar.google.com/citations?user=5Iqe53IAAAAJ

　　Quora：

　　https://www.quora.com/profile/Daphne-Koller

　　Quora Session：

　　https://www.quora.com/session/Daphne-Koller/1

　　■Adam Coates

　　个人官网：

　　https://cs.stanford.edu/~acoates/

　　Twitter：

　　https://twitter.com/adampaulcoates

　　Google Scholar：

　　https://scholar.google.com/citations?user=bLUllHEAAAAJhl=en"

　　Reddit AMA：

　　https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/32ihpe/ama_andrew_ng_and_adam_coates/

　　■Jürgen Schmidhuber

　　个人官网：

　　https://people.idsia.ch/~juergen/

　　Wikipedia：

　　https://en.wikipedia.org/wiki/J%C3%BCrgen_Schmidhuber

　　Google Scholar：

　　https://scholar.google.com/citations?user=gLnCTgIAAAAJhl=en

　　Reddit AMA：

　　https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/2xcyrl/i_am_j%C3%BCrgen_schmidhuber_ama/

　　■Geoffrey Hinton

　　Wikipedia：

　　https://en.wikipedia.org/wiki/Geoffrey_Hinton

　　Google Scholar：

　　https://www.cs.toronto.edu/~hinton/

　　Reddit AMA：

　　https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/2lmo0l/ama_geoffrey_hinton/

　　■Terry Sejnowski

　　个人官网：

　　https://www.salk.edu/scientist/terrence-sejnowski/

　　Wikipedia：

　　https://en.wikipedia.org/wiki/Terry_Sejnowski

　　Twitter：

　　https://twitter.com/sejnowski?lang=en

　　Google Scholar：

　　https://scholar.google.com/citations?user=m1qAiOUAAAAJhl=en

　　Reddit AMA：

　　https://www.reddit.com/r/IAmA/comments/2id4xd/we_are_barb_oakley_terry_sejnowski_instructors_of/

　　■Michael Jordan

　　个人官网：

　　https://people.eecs.berkeley.edu/~jordan/

　　Wikipedia：

　　https://en.wikipedia.org/wiki/Michael_I._Jordan

　　Google Scholar：

　　https://scholar.google.com/citations?user=yxUduqMAAAAJhl=en"

　　Reddit AMA：

　　https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/2fxi6v/ama_michael_i_jordan/

　　■Peter Norvig

　　个人官网：

　　https://norvig.com/

　　Wikipedia：

　　https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_Norvig

　　Google Scholar：

　　https://scholar.google.com/citations?user=Ol0vcWgAAAAJhl=en

　　Reddit AMA：

　　https://www.reddit.com/r/blog/comments/b8aln/peter_norvig_answers_your_questions_ask_me/

　　■Yoshua Bengio

　　个人官网：

　　https://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/yoshua_en/

　　Wikipedia：

　　https://en.wikipedia.org/wiki/Yoshua_Bengio

　　Google Scholar：

　　https://scholar.google.com/citations?user=kukA0LcAAAAJhl=en

　　Quora：

　　https://www.quora.com/profile/Yoshua-Bengio

　　Reddit AMA：

　　https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1ysry1/ama_yoshua_bengio/

　　■Ina Goodfellow

　　个人官网：

　　https://www.iangoodfellow.com/

　　Wikipedia：

　　https://en.wikipedia.org/wiki/Ian_Goodfellow

　　Twitter：

　　https://twitter.com/goodfellow_ian

　　Google Scholar：

　　https://scholar.google.com/citations?user=iYN86KEAAAAJhl=en

　　Quora：

　　https://www.quora.com/profile/Ian-Goodfellow

　　Quora Session：

　　https://www.quora.com/session/Ian-Goodfellow/1

　　■Andrej Karpathy

　　个人官网：

　　https://karpathy.github.io/

　　Twitter：

　　https://twitter.com/karpathy

　　Google Scholar：

　　https://scholar.google.com/citations?user=l8WuQJgAAAAJhl=en

　　Quora：

　　https://www.quora.com/profile/Andrej-Karpathy

　　Quora Session：

　　https://www.quora.com/session/Andrej-Karpathy/1

　　■Richard Socher

　　个人官网：

　　https://www.socher.org/

　　Twitter：

　　https://twitter.com/RichardSocher

　　Google Scholar：

　　https://scholar.google.com/citations?user=FaOcyfMAAAAJhl=en

　　Interview：

　　https://www.kdnuggets.com/2015/10/metamind-mastermind-richard-socher-deep-learning-interview.html

　　■Demis Hassabis

　　个人官网：

　　https://demishassabis.com/

　　Wikipedia：

　　https://en.wikipedia.org/wiki/Demis_Hassabis

　　Twitter：

　　https://twitter.com/demishassabis

　　Google Scholar：

　　https://scholar.google.com/citations?user=dYpPMQEAAAAJhl=en

　　Interview：

　　https://www.bloomberg.com/features/2016-demis-hassabis-interview-issue/

　　■Christopher Manning

　　个人官网：

　　https://nlp.stanford.edu/~manning/

　　Twitter：

　　https://twitter.com/chrmanning

　　Google Scholar：

　　https://scholar.google.com/citations?user=1zmDOdwAAAAJhl=en"

　　■Fei-Fei Li

　　个人官网：

　　https://vision.stanford.edu/people.html

　　Wikipedia：

　　https://en.wikipedia.org/wiki/Fei-Fei_Li

　　Twitter：

　　https://twitter.com/drfeifei

　　Google Scholar：

　　https://scholar.google.com/citations?user=1zmDOdwAAAAJhl=en"

　　Ted Talk：

　　https://www.ted.com/talks/fei_fei_li_how_we_re_teaching_computers_to_understand_pictures/tran?language=en

　　■François Chollet

　　个人官网：

　　https://scholar.google.com/citations?user=VfYhf2wAAAAJhl=en

　　Twitter：

　　https://twitter.com/fchollet

　　Google Scholar：

　　https://scholar.google.com/citations?user=VfYhf2wAAAAJhl=en

　　Quora：

　　https://www.quora.com/profile/Fran%C3%A7ois-Chollet

　　Quora Session：

　　https://www.quora.com/session/Fran%C3%A7ois-Chollet/1

　　■Dan Jurafsky

　　个人官网：

　　https://web.stanford.edu/~jurafsky/

　　Wikipedia：

　　https://en.wikipedia.org/wiki/Daniel_Jurafsky

　　Twitter：

　　https://twitter.com/jurafsky

　　Google Scholar：

　　https://scholar.google.com/citations?user=uZg9l58AAAAJhl=en

　　■Oren Etzioni

　　个人官网：

　　https://allenai.org/team/orene/

　　Wikipedia：

　　https://en.wikipedia.org/wiki/Oren_Etzioni

　　Twitter：

　　https://twitter.com/etzioni

　　Google Scholar：

　　https://scholar.google.com/citations?user=XF6Yk98AAAAJhl=en

　　Quora：

　　https://scholar.google.com/citations?user

　　Reddit AMA：

　　https://www.reddit.com/r/IAmA/comments/2hdc09/im_oren_etzioni_head_of_paul_allens_institute_for/

　　机 构

　　网络上有大量的着名 机构致力于推进人工智能范畴 的研究和发展 。

　　以下列出的是同时拥有官方网站/博客和推特账号的机构。

　　■OpenAI

　　官网：https://openai.com/

　　Twitter：https://twitter.com/OpenAI

　　■DeepMind

　　官网：https://deepmind.com/

　　Twitter：https://twitter.com/DeepMindA

　　■Google Research

　　官网：https://research.googleblog.com/

　　Twitter：https://twitter.com/googleresearch

　　■AWS AI

　　官网：https://aws.amazon.com/blogs/ai/

　　Twitter：https://twitter.com/awscloud

　　■Facebook AI Research

　　官网：https://research.fb.com/category/facebook-ai-research-fair/

　　■Microsoft Research

　　官网：https://www.microsoft.com/en-us/research/

　　Twitter：https://twitter.com/MSFTResearch

　　■Baidu Research

　　官网：https://research.baidu.com/

　　Twitter：https://twitter.com/baiduresearch?lang=en

　　■IntelAI

　　官网：https://software.intel.com/en-us/ai

　　Twitter：https://twitter.com/IntelAI

　　■AI2

　　官网：https://allenai.org/

　　Twitter：https://twitter.com/allenai_org

　　■Partnership on AI

　　官网：https://www.partnershiponai.org/

　　Twitter：https://twitter.com/partnershipai

　　视频课程

　　以下列出的是一些免费的视频课程和教程。

　　■Coursera

　　— Machine Learning (Andrew Ng)：

　　https://www.coursera.org/learn/machine-learning#syllabus

　　■Coursera

　　— Neural Networks for Machine Learning (Geoffrey Hinton)：

　　https://www.coursera.org/learn/neural-networks

　　■Udacity

　　— Intro to Machine Learning (Sebastian Thrun)：

　　https://classroom.udacity.com/courses/ud120

　　■Udacity

　　— Machine Learning (Georgia Tech)：

　　https://www.udacity.com/course/machine-learning--ud262

　　■Udacity

　　——Deep Learning (Vincent Vanhoucke)：

　　https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730

　　■Machine Learning (mathematicalmonk)：

　　https://www.youtube.com/playlist?list=PLD0F06AA0D2E8FFBA

　　■Practical Deep Learning For Coders

　　——Jeremy Howard Rachel Thomas：

　　https://course.fast.ai/start.html

　　■Stanford CS231n

　　——Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (Winter 2016) ：

　　https://www.youtube.com/watch?v=g-PvXUjD6qglist=PLlJy-eBtNFt6EuMxFYRiNRS07MCWN5UIA

　　(class link)：https://cs231n.stanford.edu/

　　■Stanford CS224n

　　——Natural Language Processing with Deep Learning (Winter 2017) ：

　　https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5Jsnh1rnUwq_TcylNr7EkRe6

　　(class link)：https://web.stanford.edu/class/cs224n/

　　■Oxford Deep NLP 2017 (Phil Blunsom et al.)：

　　https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/lectures

　　■Reinforcement Learning (David Silver)：

　　https://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching.html

　　■Practical Machine Learning Tutorial with Python (sentdex)：

　　https://www.youtube.com/watch?list=PLQVvvaa0QuDfKTOs3Keq_kaG2P55YRn5vv=OGxgnH8y2NM

　　YouTube

　　以下，我罗列 了一些YoutTube频道和用户 ，它们的重要 内容是人工智能大概 呆板 学习 。这里按照受欢迎 程度 罗列 如下：

　　■sentdex

　　(225K subscribers, 21M views)：

　　https://www.youtube.com/user/sentdex

　　■Artificial Intelligence A.I.

　　(7M views)：

　　https://www.youtube.com/channel/UC-XbFeFFzNbAUENC8Ofpn3g

　　■Siraj Raval

　　(140K subscribers, 5M views)：

　　https://www.youtube.com/channel/UCWN3xxRkmTPmbKwht9FuE5A

　　■Two Minute Papers

　　(60K subscribers, 3.3M views)：

　　https://www.youtube.com/user/keeroyz

　　■DeepLearning.TV

　　(42K subscribers, 1.7M views)：

　　https://www.youtube.com/channel/UC9OeZkIwhzfv-_Cb7fCikLQ

　　■Data School

　　(37K subscribers, 1.8M views)：

　　https://www.youtube.com/user/dataschool

　　■Machine Learning Recipes with Josh Gordon

　　(324K views)：

　　https://www.youtube.com/playlist?list=PLOU2XLYxmsIIuiBfYad6rFYQU_jL2ryal

　　■Artificial Intelligence — Topic

　　(10K subscribers)：

　　https://www.youtube.com/channel/UC9pXDvrYYsHuDkauM2fLllQ

　　■Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2)

　　(1.6K subscribers, 69K views)：

　　https://www.youtube.com/channel/UCEqgmyWChwvt6MFGGlmUQCQ

　　■Machine Learning at Berkeley

　　(634 subscribers, 48K views)：

　　https://www.youtube.com/channel/UCXweTmAk9K-Uo9R6SmfGtjg

　　■Understanding Machine Learning — Shai Ben-David

　　(973 subscribers, 43K views)：

　　https://www.youtube.com/channel/UCR4_akQ1HYMUcDszPQ6jh8Q

　　■Machine Learning TV

　　(455 subscribers, 11K views)：

　　https://www.youtube.com/channel/UChIaUcs3tho6XhyU6K6KMrw

　　博 客

　　■Andrej Karpathy

　　博客：https://karpathy.github.io/

　　Twitter：https://twitter.com/karpathy

　　■i am trask

　　博客：https://iamtrask.github.io/

　　Twitter：https://twitter.com/iamtrask

　　■Christopher Olah

　　博客：https://colah.github.io/

　　Twitter：https://twitter.com/ch402

　　■Top Bots

　　博客：https://www.topbots.com/

　　Twitter：https://twitter.com/topbots

　　■WildML

　　博客：https://www.wildml.com/

　　Twitter：https://twitter.com/dennybritz

　　■Distill

　　博客：https://distill.pub/

　　Twitter：https://twitter.com/distillpub

　　■Machine Learning Mastery

　　博客：https://machinelearningmastery.com/blog/

　　Twitter：https://twitter.com/TeachTheMachine

　　■FastML

　　博客：https://fastml.com/

　　Twitter：https://twitter.com/fastml_extra

　　■Adventures in NI

　　博客：https://joanna-bryson.blogspot.de/

　　Twitter：https://twitter.com/j2bryson

　　■Sebastian Ruder

　　博客：https://sebastianruder.com/

　　Twitter：https://twitter.com/seb_ruder

　　■Unsupervised Methods

　　博客：https://unsupervisedmethods.com/

　　Twitter：https://twitter.com/RobbieAllen

　　■Explosion

　　博客：https://explosion.ai/blog/

　　Twitter：https://twitter.com/explosion_ai

　　■Tim Dettwers

　　博客：https://timdettmers.com/

　　Twitter：https://twitter.com/Tim_Dettmers

　　■When trees fall...

　　博客：https://blog.wtf.sg/

　　Twitter：https://twitter.com/tanshawn

　　■ML@B

　　博客：https://ml.berkeley.edu/blog/

　　Twitter：https://twitter.com/berkeleyml

　　媒体作家

　　以下是一些人工智能范畴 方向顶尖的媒体作家。

　　■Robbie Allen：

　　https://medium.com/@robbieallen

　　■Erik P.M. Vermeulen：

　　https://medium.com/@erikpmvermeulen

　　■Frank Chen：

　　https://medium.com/@withfries2

　　■azeem：

　　https://medium.com/@azeem

　　■Sam DeBrule：

　　https://medium.com/@samdebrule

　　■Derrick Harris：

　　https://medium.com/@derrickharris

　　■Yitaek Hwang：

　　https://medium.com/@yitaek

　　■samim：

　　https://medium.com/@samim

　　■Paul Boutin：

　　https://medium.com/@Paul_Boutin

　　■Mariya Yao：

　　https://medium.com/@thinkmariya

　　■Rob May：

　　https://medium.com/@robmay

　　■Avinash Hindupur：

　　https://medium.com/@hindupuravinash

　　书 籍

　　以下列出的是关于呆板 学习、深度学习和天然 语言处理 惩罚 的书。这些书都是免费的，可以通过网络获取大概 下载。

　　——呆板 学习

　　■Understanding Machine Learning From Theory to Algorithms：

　　https://www.cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf

　　■Machine Learning Yearning：

　　https://www.mlyearning.org/

　　■A Course in Machine Learning：

　　https://ciml.info/

　　■Machine Learning：

　　https://www.intechopen.com/books/machine_learning

　　■Neural Networks and Deep Learning：

　　https://neuralnetworksanddeeplearning.com/

　　■Deep Learning Book：

　　https://www.deeplearningbook.org/

　　■Reinforcement Learning: An Introduction：

　　https://incompleteideas.net/sutton/book/the-book-2nd.html

　　■Reinforcement Learning：

　　https://www.intechopen.com/books/reinforcement_learning

　　——天然 语言处理 惩罚

　　■Speech and Language Processing (3rd ed. draft)：

　　https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/

　　■Natural Language Processing with Python：

　　https://www.nltk.org/book/

　　■An Introduction to Information Retrieval：

　　https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/irbook.html

　　——数 学

　　■Introduction to Statistical Thought：

　　https://people.math.umass.edu/~lavine/Book/book.pdf

　　■Introduction to Bayesian Statistics：

　　https://www.stat.auckland.ac.nz/~brewer/stats331.pdf

　　■Introduction to Probability：

　　https://www.dartmouth.edu/~chance/teaching_aids/books_articles/probability_book/amsbook.mac.pdf

　　■Think Stats: Probability and Statistics for Python programmers：

　　https://greenteapress.com/wp/think-stats-2e/

　　■The Probability and Statistics Cookbook：

　　https://statistics.zone/

　　■Linear Algebra：

　　https://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf

　　■Linear Algebra Done Wrong：

　　https://www.math.brown.edu/~treil/papers/LADW/book.pdf

　　■Linear Algebra, Theory And Applications：

　　https://math.byu.edu/~klkuttle/Linearalgebra.pdf

　　■Mathematics for Computer Science：

　　https://courses.csail.mit.edu/6.042/spring17/mcs.pdf

　　■Calculus：

　　https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf

　　■Calculus I for Computer Science and Statistics Students：

　　https://www.math.lmu.de/~philip/publications/lectureNotes/calc1_forInfAndStatStudents.pdf

　　Quora

　　Quora对于人工智能和呆板 学习来说是一个非常好的资源 。很多 业界最顶尖的研究者会对Quora上某些题目 举行 答复 。以下，我罗列 了重要 的人工智能相干 的主题 ，你可以订阅假如 你想跟进这些内容。

　　■Computer-Science (5.6M followers)：

　　https://www.quora.com/topic/Computer-Science

　　■Machine-Learning (1.1M followers)：

　　https://www.quora.com/topic/Machine-Learning

　　■Artificial-Intelligence (635K followers)：

　　https://www.quora.com/topic/Artificial-Intelligence

　　■Deep-Learning (167K followers)：

　　https://www.quora.com/topic/Deep-Learning

　　■Natural-Language-Processing (155K followers)：

　　https://www.quora.com/topic/Natural-Language-Processing

　　■Classification-machine-learning (119K followers)：

　　https://www.quora.com/topic/Classification-machine-learning

　　■Artificial-General-Intelligence (82K followers)

　　https://www.quora.com/topic/Artificial-General-Intelligence

　　■Convolutional-Neural-Networks-CNNs (25K followers)：

　　https://www.quora.com/topic/Artificial-General-Intelligence

　　■Computational-Linguistics (23K followers)：

　　https://www.quora.com/topic/Computational-Linguistics

　　■Recurrent-Neural-Networks (17.4K followers)：

　　https://www.quora.com/topic/Recurrent-Neural-Networks

　　Reddit

　　Reddit上的人工智能社区并没有Quora上的那么大，但是，Reddit上面依然有一些值得关注的资源 。Reddit有助于跟进最新的业界动态和研究盼望 ，而Quora便于举行 问答交换 。以下通过关注量罗列 了重要 的人工智能范畴 的subreddits。

　　■/r/MachineLearning (111K readers)：

　　https://www.reddit.com/r/MachineLearning

　　■/r/robotics/ (43K readers)：

　　https://www.reddit.com/r/robotics/

　　■/r/artificial (35K readers)：

　　https://www.reddit.com/r/artificial

　　■/r/datascience (34K readers)：

　　https://www.reddit.com/r/datascience

　　■/r/learnmachinelearning (11K readers)：

　　https://www.reddit.com/r/learnmachinelearning

　　■/r/computervision (11K readers)：

　　https://www.reddit.com/r/computervision

　　■/r/MLQuestions (8K readers)：

　　https://www.reddit.com/r/MLQuestions

　　■/r/LanguageTechnology (7K readers)：

　　https://www.reddit.com/r/LanguageTechnology

　　■/r/mlclass (4K readers)：

　　https://www.reddit.com/r/mlclass

　　■/r/mlpapers (4K readers)：

　　https://www.reddit.com/r/mlpapers

　　Github

　　人工智能范畴 最令人冲动 的缘故起因 之一是大多数项目都是开源的，而且可以通过Github得到 。假如 你必要 一些Python或Jupyter Notebooks实现的示例算法，在Github上有大量的这类教诲 资源。

　　■Machine Learning (6K repos)：

　　https://github.com/search?o=descq=topic%3Amachine-learning+s=starstype=Repositoriesutf8=%E2%9C%93

　　■Deep Learning (3K repos)：

　　https://github.com/search?q=topic%3Adeep-learningtype=Repositories

　　■Tensorflow (2K repos)：

　　https://github.com/search?q=topic%3Atensorflowtype=Repositories

　　■Neural Network (1K repos)：

　　https://github.com/search?q=topic%3Atensorflowtype=Repositories

　　■NLP (1K repos)：

　　https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93q=topic%3Anlptype=Repositories

　　播 客

　　对人工智能举行 报道的播客数量 在不绝 地增长 ，一部分 关注最新的动态，一部分 关注人工智能教诲 。

　　■ConcerningAI

　　官网：https://concerning.ai/

　　iTunes:https://itunes.apple.com/us/podcast/concerning-ai-artificial-intelligence/id1038719211

　　■This Week in Machine Learning and AI

　　官网：https://twimlai.com/

　　iTunes：https://itunes.apple.com/us/podcast/this-week-in-machine-learning/id1116303051?mt=2

　　■The AI Podcast

　　官网：https://blogs.nvidia.com/ai-podcast/

　　iTunes：https://itunes.apple.com/us/podcast/the-ai-podcast/id1186480811

　　■Data Skeptic

　　官网：https://dataskeptic.com/

　　iTunes：https://itunes.apple.com/us/podcast/the-data-skeptic-podcast/id890348705

　　■Linear Digressions

　　官网：https://itunes.apple.com/us/podcast/linear-digressions/id941219323

　　iTunes：https://itunes.apple.com/us/podcast/linear-digressions/id941219323?mt=2

　　■Partially Dervative

　　官网：https://partiallyderivative.com/

　　iTunes：https://itunes.apple.com/us/podcast/partially-derivative/id942048597?mt=2

　　■O'Reilly Data Show

　　官网：https://radar.oreilly.com/tag/oreilly-data-show-podcast

　　iTunes：https://itunes.apple.com/us/podcast/oreilly-data-show/id944929220

　　■Learning Machines 101

　　官网：https://www.learningmachines101.com/

　　iTunes：https://itunes.apple.com/us/podcast/learning-machines-101/id892779679?mt=2

　　■The Talking Machines

　　官网：https://www.thetalkingmachines.com/

　　iTunes：https://itunes.apple.com/us/podcast/talking-machines/id955198749?mt=2

　　■Artificial Intelligence in Industry

　　官网：https://techemergence.com/

　　iTunes：https://itunes.apple.com/us/podcast/artificial-intelligence-in-industry-with-dan-faggella/id670771965?mt=2

　　■Machine Learning Guide

　　官网：https://ocdevel.com/podcasts/machine-learning

　　iTunes：https://itunes.apple.com/us/podcast/machine-learning-guide/id1204521130?mt=2

　　局势 通讯媒体

　　假如 你想相识 最新的业界消息和学术盼望 ，这里有大量的局势 通讯媒体供你选择 。

　　■The Exponential View：

　　https://www.getrevue.co/profile/azeem

　　■AI Weekly：

　　https://aiweekly.co/

　　■Deep Hunt：

　　https://deephunt.in/

　　■O’Reilly Artificial Intelligence Newsletter：

　　https://www.oreilly.com/ai/newsletter.html

　　■Machine Learning Weekly：

　　https://mlweekly.com/

　　■Data Science Weekly Newsletter：

　　https://www.datascienceweekly.org/

　　■Machine Learnings：

　　https://subscribe.machinelearnings.co/

　　■Artificial Intelligence News：

　　https://aiweekly.co/

　　■When trees fall…：

　　https://meetnucleus.com/p/GVBR82UWhWb9

　　■WildML：

　　https://meetnucleus.com/p/PoZVx95N9RGV

　　■Inside AI：

　　https://inside.com/technically-sentient

　　■Kurzweil AI：

　　https://www.kurzweilai.net/create-account

　　■Import AI：

　　https://jack-clark.net/import-ai/

　　■The Wild Week in AI：

　　https://www.getrevue.co/profile/wildml

　　■Deep Learning Weekly：

　　https://www.deeplearningweekly.com/

　　■Data Science Weekly：

　　https://www.datascienceweekly.org/

　　■KDnuggets Newsletter：

　　https://www.kdnuggets.com/news/subscribe.html?qst

　　会 议

　　随着人工智能的崛起，与人工智能相干 的集会 会议 也在渐渐 增长 。这里罗列 一些重要 的集会 会议 。

　　——学术集会 会议

　　■NIPS (Neural Information Processing Systems)：

　　https://nips.cc/

　　■ICML (International Conference on Machine Learning)：

　　https://2017.icml.cc

　　■KDD (Knowledge Discovery and Data Mining)：

　　https://www.kdd.org/

　　■ICLR (International Conference on Learning Representations)：

　　https://www.iclr.cc/

　　ACL (Association for Computational Linguistics)：

　　https://acl2017.org/

　　■EMNLP (Empirical Methods in Natural Language Processing)：

　　https://emnlp2017.net/

　　■CVPR (Computer Vision and PatternRecognition)：

　　https://cvpr2017.thecvf.com/

　　■ICCF(InternationalConferenceonComputerVision)：

　　https://iccv2017.thecvf.com/

　　——专业集会 会议

　　■O’Reilly Artificial Intelligence Conference：

　　https://conferences.oreilly.com/artificial-intelligence/

　　■Machine Learning Conference (MLConf)：

　　https://mlconf.com/

　　■AI Expo (North America, Europe, World)：

　　https://www.ai-expo.net/

　　■AI Summit：

　　https://theaisummit.com/

　　■AI Conference：

　　https://aiconference.ticketleap.com/helloworld/

　　论 文

　　——arXiv.org上特定范畴 论文集

　　■Artificial Intelligence：

　　https://arxiv.org/list/cs.AI/recent

　　■Learning (Computer Science)：

　　https://arxiv.org/list/cs.LG/recent

　　■Machine Learning (Stats)：

　　https://arxiv.org/list/stat.ML/recent

　　■NLP：

　　https://arxiv.org/list/cs.CL/recent

　　■Computer Vision：

　　https://arxiv.org/list/cs.CV/recent

　　——Semantic Scholar搜刮 结果

　　■Neural Networks (179K results)：

　　https://www.semanticscholar.org/search?q=%22neural%20networks%22sort=relevanceae=false

　　■Machine Learning (94K results)：

　　https://www.semanticscholar.org/search?q=%22machine%20learning%22sort=relevanceae=false

　　■Natural Language (62K results)：

　　https://www.semanticscholar.org/search?q=%22natural%20language%22sort=relevanceae=false

　　■Computer Vision (55K results)：

　　https://www.semanticscholar.org/search?q=%22natural%20language%22sort=relevanceae=false

　　■Deep Learning (24K results)：

　　https://www.semanticscholar.org/search?q=%22deep%20learning%22sort=relevanceae=false

　　别的 ，一个很好的资源是Andrej Karpathy维护的一个用于搜刮 论文的项目 。

　　https://www.arxiv-sanity.com/

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