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機器學習、深度學習 大盤點!自學人工智能優質網站推薦

前言
你以為這只是一個網站推薦文章?不不不 , 我覺得作為推薦者,必須要對這些網站有熟練地使用過,并且高度認可,才可以推薦給大家,這也是對所有打工人的負責 。
接下來我會介紹我收集AI知識的方法論和高頻使用工具 。
我知道有些伙伴只看文章開頭就想立馬知道網站,安排:
1、國內AI學習討論氛圍最好的網站:【知乎】知乎 – 有問題,就會有答案
2、尋找人工智能領域大牛:【】「鏈接」
3、找代碼:
4、找論文:
5、課程:
關于課程和書籍我自己有整理相關的視頻和配套筆記資源,如果有需要的伙伴私信我【自學】即可白嫖 。
好的人工智能論文1500,開始我們的正文吧!
一些廢話:有句話說得好 , 工欲善其事,必先利其器,我知道有很多朋友喜歡收集資源和工具,但是大概率就在收藏夾吃灰了 , 這樣等于沒什么用,我們學習的時候要學會充分發揮資源和工具的作用,來達到一個幫助我們學習的作用 。
我自己起碼收集了上百個網站和工具 , 所以還是有一定話語權的 , 今天分享給你們的都是我自己用下來覺得最推薦的 。
一、知乎
雖然有很多人把知乎稱為“逼乎” , 但是不得不說,知乎是目前中文世界里自學人工智能非常好的一個陣地 。
如果你想在知乎上自學人工智能,首先你要學會怎么去收集高質量資源:
1、該領域相關的優質回答者
知乎有一個激勵獎勵 , 一般該領域的優質回答者,都是可以戴上小黃花,這樣基本就是該領域高質量的回答者了,他們的文章一般都是有一定學習參考價值的 。
2、高水平文章和專欄:
一般優秀的創作者都會創建自己的專欄 , 專欄里面的優質文章大家也是可以讀讀的 。我給大家篩選了AI領域高的專欄:
3、高質量問題:
我們可以搜索該領域的話題,然后找到精華區的問題,這里一般就是該話題下最近比較高質量的問題 。
二、尋找AI領域大牛
其實收集資源的底層邏輯都是一樣的 , 如果我們學習的是人工智能中的一個細分領域,除了去閱讀大量該領域的文章外 , 還可以去尋找該細分領域的大佬,然后根據大佬的名字去檢索他的論文、代碼、他們的推特等等 。
這里我給大家推薦的工具就是:
【機器學習、深度學習 大盤點!自學人工智能優質網站推薦】我們打開 , 然后在搜索框輸入自己想學習的領域就可以找到對應的學者了 。
點進作者主頁是可以查看到詳細的相關信息的 。
三、代碼
大家都知道,學習AI除了理論知識 , 最重要的是動手實踐模型 。
我們可以根據大牛的論文去檢索到作者的開源代碼,因為開源代碼是一項亮點,如果做了的話肯定是會宣傳的 。
有什么工具可以直接搜索模型代碼呢?這里給大家推薦的是我常用的網站: with Code 。
該網站不僅提供了有代碼的論文,而且根據細分領域的指標對論文進行了整理和排序,非常的細心 。
其次就是了,這個不用我多做贅述了吧,懂的多懂 。
四、論文
這里我最推薦的當然是“谷歌學術”以及“Web of ” , 如果沒有條件的話,可以去搜索谷歌的鏡像網站進行使用 。
這里還有一個我非常推薦的替代網站,搜索結果也是非常的精準的人工智能論文1500,就是【 】 。
五、課程
說到課程的話 , 我這里不得不提到幾位老師的優秀成果 。
英文課程:
斯坦福吳恩達老師的機器學習教程:
如果大家覺得英文有點困難,也可以去B站搜索中文字幕的
中文課程:
李宏毅機器學習教程:~/.html
吶,李宏毅老師絕對是二刺螈里面最懂 AI 的 , AI 里面最懂二刺螈的 。
如果大家需要相關資料的話私信我【自學】即可免費獲?。?。
書籍推薦:
實操是學習的最好方法,這里給大家推薦的是李沫老師的《動手學深度學習》,有非常好的介紹相關知識點,然后用實際案例和程序代碼來引人入門 。
寫在最后:
希望這篇文章對大家有所幫助,學習靠的是自己,希望不要又放在收藏夾里吃灰了 。
如果你需要文章中提到的任何資源,私信我【自學】就可以了 。
給個吧!拜拜!
本文到此結束,希望對大家有所幫助 。