人工智能、机器学习、深度学习从入门到进阶学习资料整理

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入门

1. 如何自学人工智能？
2. 智能机器人从0到1系统入门
3. 人工智能原理
4. 深度学习入门与实战
5. 终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了
6. 入门人工智能
7. 读懂一个 demo，入门机器学习
8. 了解人工智能
9. 入行人工智能十大经典书单
10. 人工智能工业应用痛点及解决思路
11. 人工智能的全面科普
12. @那些想要转行AI的人：送你一份人工智能入门指南
13. 神经网络快速入门：什么是多层感知器和反向传播？
14. 机器学习入门必备：如何用Python从头实现感知器算法
15. 人工智能开发者的入门指南
16. 从入门到精通：卷积神经网络初学者指南
17. 机器学习敲门砖：任何人都能看懂的TensorFlow介绍
18. RNN 怎么用？给初学者的小教程
19. 谷歌官方指南：如何通过玩TensorFlow Playground来理解神经网络
20. 一篇文章带你进入无监督学习：从基本概念到四种实现模型
21. 机器学习初学者入门实践：怎样轻松创造高精度分类网络
22. 如何通过 Python 打造一款简易版 AlphaGo?
23. 人工智能数学基础----导数
24. 如何自学人工智能？人工智能好学？初学者如何从零学习人工智能和机器学习？
25. 人工智能领域的顶级学术期刊大全
26. 学习人工智能需要哪些必备的数学基础？
27. 聊聊大数据与人工智能
28. 大龄程序员的人工智能学习之路
29. 如何自学人工智能？
30. 12个的优秀的人工智能开源项目利器
31. 面向普通开发者的机器学习入门
32. 超基础的机器学习入门-原理篇
33. 机器学习入门指南

机器学习

1. 机器学习流程
2. 人工智能核心能力提升商业智能
3. opencv4.0轻松学习入门与实战
4. 人工智能 keras项目实战
5. 全球AI比赛实战
6.  greedy机器学习高阶训练
7. 如何搭建金融信贷风控中的机器学习模型
8. 人工智能实战
9. 机器学习（商务数据分析）
10. 机器学习资源汇总
11. 机器学习---决策树
12. 机器学习(一)：5分钟理解机器学习并上手实践
13. 机器学习手册学习笔记--图像处理
14. 机器学习和深度学习的区别
15. 在Android中借助TensorFlow使用机器学习
16. 看机器学习如何预测债券收益率
17. 吴恩达机器学习：无监督学习算法
18. 机器学习之 sklearn中的pipeline
19. 33个机器学习常用数据集
20. 机器学习 --- 线性回归
21. 统计学习和机器学习
22. 几个机器学习常用算法
23. 机器学习经典开源数据集
24. 机器学习 - sklean
25. 机器学习项目流程
26. Python机器学习笔记
27. 神经网络的监督学习
28. 机器学习——监督学习&无监督学习
29. 用于数据分类的无监督学习
30. 机器学习技术——有监督学习
31. 监督学习及无监督学习
32. 无监督学习算法
33. 监督学习最常见的五种算法
34. python：sklearn
35. 机器学习|朴素贝叶斯算法（二）-用sklearn实践贝叶斯
36. sklearn常用机器学习算法
37. python机器学习库sklearn——多类、多标签、多输出
38. sklearn中分类模型评估指标（二）：Kappa系数、混淆矩阵、分类指标报告、汉明损失
39. 终于有人说清楚了--XGBoost算法
40. 机器学习：xgboost（回归实战）
41. 从零解读 Xgboost 算法 (原理+代码)
42. xgboost的原理没你想像的那么难
43. 用 XGBoost 在 Python 中进行特征重要性分析和特征选择

深度学习

1. PyTorch之BN核心参数详解
2. 量化交易魔鬼训练营
3. 量化交易进阶实战课迭代式的量化策略研发
4. Python项目实战从零开始搭建货币量化交易系统
5. Python金融数字货币量化投资课程
6. 高等数学学习算法人工智能大数据的必修课
7. PyTorch之对类别张量进行one-hot编码
8. 主流深度学习框架对比：看你最适合哪一款？
9. 深度学习教程：从感知器到深层网络
10. OpenAI 的 PixelCNN++实现：基于 Python3 和 TensorFlow
11. 卷积神经网络架构详解：它与神经网络有何不同？
12. 分布式深度学习：神经网络的分布式训练
13. Python入门深度学习完整指南
14. GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目
15. 深度学习三大框架对比
16. 利用Python进行深度学习的完整入门指南
17. 深度学习局限何在？图网络的出现并非偶然
18. 23种深度学习库排行榜：TensorFlow最活跃、Keras最流行
19. 深度学习最常用的算法:Adam优化算法
20. TensorFlow 深度学习笔记
21. Alink漫谈(十四) ：多层感知机 之 总体架构
22. 多层感知机MLP
23. Julia：用多层感知机解决异或问题
24. 土法神经网络 Part V：多层感知机
25. TensorFlow实现多层感知机及可视化训练过程中的数据记录
26. 从此明白了卷积神经网络（CNN）
27. 大话卷积神经网络CNN（干货满满）
28. 用“活着的”CNN进行验证码识别
29. 卷积神经网络(CNN)介绍与实践
30. 自回归模型详解与PixelCNN构建
31. [机器学习读书笔记] - RNNs vs GRUs vs LSTM (附 Trax 基于GRUs的文本生成)
32. 【RNN从入门到实战】GRU入门到实战——使用GRU预测股票
33. GRU神经网络
34. 深度学习之LSTM及GRU
35. 首次大规模神经机器翻译架构分析结果出炉，LSTM 优于GRU
36. 透彻的理解：循环神经网络
37. RNN原理解析与实现(Keras)
38. 深度学习之循环神经网络RNN(基础篇)

自然语言处理

1. 自然语言处理总结
2. [高级]人工智能自然语言处理 nlp
3. 人工智能方向名企NLP
4. 导师制名企实训班自然语言处理方向
5. 自然语言处理介绍
6. Python自然语言处理分析倚天屠龙记
7. 教你用Python进行自然语言处理
8. Python 自然语言处理入门
9. 自然语言处理中句子相似度计算的几种方法
10. Python调用自然语言处理包HanLP
11. 深度学习与自然语言处理
12. 汉语自然语言处理工具包下载
13. 自然语言处理系列之一：N元语法-ngram
14. 自然语言处理领域重要论文&资源全索引
15. 配置Hanlp自然语言处理进阶
16. Python自然语言处理只需要5行代码
17. 自然语言处理入门笔记-> 准确率评测
18. hanlp中文自然语言处理分词方法说明
19. 怎样用机器学习8步解决90%的自然语言处理问题？
20. 最全面的百度NLP自然语言处理技术解析
21. 自然语言处理在eBay的技术实践
22. 使用 Python+spaCy 进行简易自然语言处理
23. 全栈 - 16 NLP 走近自然语言处理
24. 浏览器中的自然语言处理
25. 使用sklearn做自然语言处理
26. NLP入门+实战必读：一文教会你最常见的10种自然语言处理技术
27. 自然语言处理入门笔记-> 二元语法与中文分词
28. Pointer Networks在自然语言处理领域中的应用
29. 使用 Turi Create 在 iOS 上实现自然语言处理
30. 自然语言处理NLP知识和产品的笔记
31. 12种自然语言处理的开源工具
32. 自然语言处理工具包 HanLP在 Spring Boot中的应用

计算机视觉

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31. Python 图像处理 OpenCV （12）： Roberts 算子、 Prewitt 算子、 Sobel 算子和 Laplacian 算子边缘检测技术
32. [译] 提取图片中的文字、人脸或者条形码 —— 形状检测API
33. FastAI：基于机器视觉的典型多目标追踪算法应用实践
34. AI 论文解读：基于 Transformer 的多目标跟踪方法 TrackFormer

数据分析

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面试

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神经网络与深度学习

深入浅出神经网络与深度学习

深度学习

深度学习进阶 : 自然语言处理

机器学习实战

机器学习理论导引

 

Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南

 

Python大数据分析与机器学习商业案例实战

 

机器学习与R语言

 

智慧的疆界