【精品】全网人工智能机器学习免费资源汇总清单

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。

• BigQuant 人工智能量化投资

• Sebastian Thrun( Wikipedia / Twitter / GScholar / Quora / AMA ）

• Yann Lecun( Wikipedia / Twitter / GScholar / Quora / AMA ）

• Nando de Freitas（ Wikipedia / Twitter / GScholar / AMA ）

• Andrew Ng（ Wikipedia / Twitter / GScholar / Quora / AMA ）

• Daphne Koller（ Wikipedia / Twitter / GScholar / Quora / Quora Session ）

• Adam Coates（ Twitter / GScholar / AMA ）

• Jürgen Schmidhuber（ Wikipedia / GScholar / AMA ）

• Geoffrey Hinton（ Wikipedia / GScholar / AMA ）

• Terry Sejnowski（ Wikipedia / Twitter / GScholar / AMA ）

• Michael Jordan（ Wikipedia / GScholar / AMA ）

• Peter Norvig（ Wikipedia / GScholar / Quora / AMA ）

• Yoshua Bengio（ Wikipedia / GScholar / Quora / AMA ）

• Ian Goodfellow（ Wikipedia / Twitter / GScholar / Quora / Quora Session ）

• Andrej Karpathy（ Twitter / GScholar / Quora / Quora Session ）

• Richard Socher（ Twitter / GScholar / Interview ）

• Demis Hassabis（ Wikipedia / Twitter / GScholar / Interview ）

• Christopher Manning（ Twitter / GScholar ）

• Fei-Fei Li（ Wikipedia / Twitter / GScholar / Ted Talk ）

• François Chollet （ Twitter / GScholar / Quora / Quora Session ）

• Larry Carin (GScholar)

• Dan Jurafsky（ Wikipedia / Twitter / GScholar ）

• Oren Etzioni（ Wikipedia / Twitter / GScholar / Quora / AMA ）

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。

• OpenAI / Twitter (Twitter 12.7万 关注)

• DeepMind / Twitter (Twitter 8万 关注)

• Google Research / Twitter (Twitter 110万 关注)

• AWS AI / Twitter (Twitter 140万 关注)

• Facebook AI Research (没有 Twitter

• Microsoft Research / Twitter (Twitter 34.1万 关注)

• Baidu Research / Twitter (Twitter 1.8万 关注)

• IntelAI / Twitter (Twitter 2千 关注)

• AI² / Twitter (Twitter 4千6 关注)

• Partnership on AI / Twitter (Twitter 5千 关注)

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：

• Coursera — Machine Learning (Andrew Ng)

• Coursera — Neural Networks for Machine Learning (Geoffrey Hinton)

• Udacity — Intro to Machine Learning (Sebastian Thrun)

• Udacity — Machine Learning (Georgia Tech)

• Udacity — Deep Learning (Vincent Vanhoucke)

• Machine Learning (mathematicalmonk)

• Practical Deep Learning For Coders (Jeremy Howard & Rachel Thomas)

• Stanford CS231n — Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (Winter 2016) (class link)

• Stanford CS224n — Natural Language Processing with Deep Learning (Winter 2017) (class link)

• Oxford Deep NLP 2017 (Phil Blunsom et al.)

• Reinforcement Learning (David Silver)

• Practical Machine Learning Tutorial with Python (sentdex)

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。

• sentdex (22.5万订阅，2100万次观看)

• Siraj Raval (14万订阅，500万次观看)

• Two Minute Papers (6万订阅，330万次观看)

• DeepLearning.TV (4.2万订阅，140万观看)

• Data School (3.7万订阅，180万次观看)

• Machine Learning Recipes with Josh Gordon (32.4万次观看)

• Artificial Intelligence — Topic (1万订阅)

• Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) (1.6千订阅，6.9万次观看)

• Machine Learning at Berkeley (634订阅，4.8万次观看)

• Understanding Machine Learning — Shai Ben-David (973订阅，4.3万次观看)

• Machine Learning TV (455订阅，1.1万次观看)

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。

• Andrej Karpathy / Twitter (Twitter 6.9万 关注)

• i am trask / Twitter (Twitter 1.4万 关注)

• Christopher Olah / Twitter (Twitter 1.3万 关注)

• Top Bots / Twitter (Twitter 1.1万 关注)

• WildML / Twitter (Twitter 1万 关注)

• Distill / Twitter (Twitter 9千 关注)

• Machine Learning Mastery / Twitter (Twitter 5千 关注)

• FastML / Twitter (Twitter 5千 关注)

• Adventures in NI / Twitter (Twitter 5千 关注)

• Sebastian Ruder / Twitter (Twitter 3千 关注)

• Unsupervised Methods / Twitter (Twitter 1千7 关注)

• Explosion / Twitter (Twitter 1千 关注)

• Tim Dettmers / Twitter (Twitter 1千 关注)

• When trees fall… / Twitter (Twitter 265 关注)

• ML@B / Twitter (Twitter 80 关注)

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。

• Robbie Allen

• Erik P.M. Vermeulen

• Frank Chen

• azeem

• Sam DeBrule

• Derrick Harris

• Yitaek Hwang

• samim

• Paul Boutin

• Mariya Yao

• Rob May

• Avinash Hindupur

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

• Understanding Machine Learning From Theory to Algorithms

• Machine Learning Yearning

• A Course in Machine Learning

• Machine Learning

• Neural Networks and Deep Learning

• Deep Learning Book

• Reinforcement Learning: An Introduction

• Reinforcement Learning

自然语言处理

• Speech and Language Processing (3rd ed. draft)

• Natural Language Processing with Python

• An Introduction to Information Retrieval

数学

• Introduction to Statistical Thought

• Introduction to Bayesian Statistics

• Introduction to Probability

• Think Stats: Probability and Statistics for Python programmers

• The Probability and Statistics Cookbook

• Linear Algebra

• Linear Algebra Done Wrong

• Linear Algebra, Theory And Applications

• Mathematics for Computer Science

• Calculus

• Calculus I for Computer Science and Statistics Students

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。

• Computer-Science (560万关注)

• Machine-Learning (110万关注)

• Artificial-Intelligence (63.5万关注)

• Deep-Learning (16.7万关注)

• Natural-Language-Processing (15.5 万关注)

• Classification-machine-learning (11.9万关注)

• Artificial-General-Intelligence (8.2万 关注)

• Convolutional-Neural-Networks-CNNs (2.5万关注)

• Computational-Linguistics (2.3万关注)

• Recurrent-Neural-Networks (1.74万关注)

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。

• /r/MachineLearning (11.1万订阅)

• /r/robotics/ (4.3万订阅)

• /r/artificial (3.5万订阅)

• /r/datascience (3.4万订阅)

• /r/learnmachinelearning (1.1万订阅)

• /r/computervision (1.1万订阅)

• /r/MLQuestions (8千订阅)

• /r/LanguageTechnology (7千订阅)

• /r/mlclass (4千订阅)

• /r/mlpapers (4千订阅)

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：

• Machine Learning (6千个项目)

• Deep Learning (3千个项目)

• Tensorflow (2千个项目)

• Neural Network (1千个项目)

• NLP (1千个项目)

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。

• Concerning AI / iTunes

• This Week in Machine Learning and AI / iTunes

• The AI Podcast / iTunes

• Data Skeptic / iTunes

• Linear Digressions / iTunes

• Partially Derivative / iTunes

• O’Reilly Data Show / iTunes

• Learning Machines 101 / iTunes

• The Talking Machines / iTunes

• Artificial Intelligence in Industry / iTunes

• Machine Learning Guide / iTunes

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。

• The Exponential View

• AI Weekly

• Deep Hunt

• O’Reilly Artificial Intelligence Newsletter

• Machine Learning Weekly

• Data Science Weekly Newsletter

• Machine Learnings

• Artificial Intelligence News

• When trees fall…

• WildML

• Inside AI

• Kurzweil AI

• Import AI

• The Wild Week in AI

• Deep Learning Weekly

• Data Science Weekly

• KDnuggets Newsletter

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

• NIPS (Neural Information Processing Systems)

• ICML (International Conference on Machine Learning)

• KDD (Knowledge Discovery and Data Mining)

• ICLR (International Conference on Learning Representations)

• ACL (Association for Computational Linguistics)

• EMNLP (Empirical Methods in Natural Language Processing)

• CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition)

• ICCF (International Conference on Computer Vision)

专业会议

• O’Reilly Artificial Intelligence Conference

• Machine Learning Conference (MLConf)

• AI Expo (North America, Europe, World)

• AI Summit

• AI Conference

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

• Artificial Intelligence

• Learning (Computer Science)

• Machine Learning (Stats)

• NLP

• Computer Vision

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

• Neural Networks (17.9万条结果)

• Machine Learning (9.4万条结果)

• Natural Language (6.2万条结果)

• Computer Vision (5.5万条结果)

• Deep Learning (2.4万条结果)

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

• http://www.arxiv-sanity.com/

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原文链接：《【精品】全网人工智能机器学习免费资源汇总清单》

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