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人工智能、机器学习、深度学习学习资料整理(开发必备)

最近整理了下AI方面的学习资料，包含了学习社区、入门教程、汲取学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、数据分析、面试和书籍等方面的知识。在这里分享给大家，欢迎大家点赞收藏。

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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

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  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

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  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
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  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
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  19. 深度学习最常用的算法:Adam优化算法
  20. TensorFlow 深度学习笔记
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  22. 多层感知机MLP
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  33. GRU神经网络
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自然语言处理

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  29. 使用 Turi Create 在 iOS 上实现自然语言处理
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计算机视觉

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数据分析

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面试

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