一文打盡人工智能和機器學習網絡資源，反正我已經收藏了！

作者：文摘菌 2018-03-16 14:24:24

企業動態

本文羅列了以下幾個方面的學習資源，供大家收藏：知名研究人員、人工智能研究機構、視頻課程、博客、Medium、書籍、YouTube、Quora、Reddit、GitHub、播客、新聞訂閱、科研會議、研究論文鏈接、教程以及各種小抄表。

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編譯：瀟夜、大餅、蔣寶尚

近日，谷歌剛剛上線的機器學習課程刷屏科技媒體頭條。激動過后，多數AI學習者會陷入焦慮：入坑人工智能，到底要從何入手?

的確，如今學習人工智能最大的困難不是找不到資料，更多同學的痛苦是：網上資源太多了，以至于沒法知道從哪兒開始搜索，也沒法知道搜到什么程度。

為了節省大家的時間，我們搜遍網絡把最好的免費資源匯總整理到這篇文章當中。這些鏈接夠你學上很久，而且你看完本文一定會再次驚嘆：現在網上關于機器學習、深度學習和人工智能的信息真的非常多。

研究人員

許多著名的人工智能研究人員都在網絡上有很強的影響力。下面我列出了20個專家，也給出了能夠找到他們詳細信息的網站。

Sebastian Thrun：http://robots.stanford.edu
Yann Lecun：http://yann.lecun.com
Nando de Freitas：http://www.cs.ubc.ca/~nando/
Andrew Ng：http://www.andrewng.org
Daphne Koller：http://ai.stanford.edu/users/koller/
Adam Coates：http://cs.stanford.edu/~acoates/
Jürgen Schmidhuber：http://people.idsia.ch/~juergen/
Geoffrey Hinton：http://www.cs.toronto.edu/~hinton/
Terry Sejnowski：http://www.salk.edu/scientist/terrence-sejnowski/
Michael Jordan：https://people.eecs.berkeley.edu/~jordan/
Peter Norvig：http://norvig.com
Yoshua Bengio：http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/yoshua_en/
Ian Goodfellow：http://www.iangoodfellow.com
Andrej Karpathy：http://karpathy.github.io
Richard Socher：http://www.socher.org
Demis Hassabis：http://demishassabis.com
Christopher Manning：https://nlp.stanford.edu/~manning/
Fei-Fei Li：http://vision.stanford.edu/people.html
François Chollet：https://scholar.google.com/citations?user=VfYhf2wAAAAJ&hl=en
Larry Carin：http://people.ee.duke.edu/~lcarin/
Dan Jurafsky：https://web.stanford.edu/~jurafsky/
Oren Etzioni：http://allenai.org/team/orene/

人工智能研究機構

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許多研究機構致力于促進人工智能的研究與開發。下面我列出了一些機構的網站。

OpenAI(推特關注數12.7萬)：https://openai.com
DeepMind(推特關注數8萬)：https://deepmind.com
Google Research(推特關注數110萬)：https://research.googleblog.com
AWS AI(推特關注數140萬)：https://aws.amazon.com/blogs/ai/
Facebook AI Research：https://research.fb.com/category/facebook-ai-research-fair/
Microsoft Research(推特關注數34.1萬)：https://www.microsoft.com/en-us/research/
Baidu Research(推特關注數1.8萬)：http://research.baidu.com
IntelAI(推特關注數2千)：https://software.intel.com/en-us/ai-academy
AI²(推特關注數4.6千)：http://allenai.org
Partnership on AI(推特關注數5千)：https://www.partnershiponai.org

視頻課程

網上也有大量的視頻課程和教程，其中很多都是免費的，還有一些付費的也很不錯，但是在這篇文章中我只提供免費內容的鏈接。下面我列出的這些免費課程可以讓你學上好幾個月：

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
Machine Learning (mathematicalmonk)：https://www.youtube.com/playlist?list=PLD0F06AA0D2E8FFBA
Practical Deep Learning For Coders (Jeremy Howard & Rachel Thomas)：http://course.fast.ai/start.html
Stanford CS231n — Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (Winter 2016)：https://www.youtube.com/watch?v=g-PvXUjD6qg&list=PLlJy-eBtNFt6EuMxFYRiNRS07MCWN5UIA
斯坦福CS231n【中字】視頻，大數據文摘經授權翻譯：http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm
Stanford CS224n — Natural Language Processing with Deep Learning (Winter 2017)：https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5Jsnh1rnUwq_TcylNr7EkRe6
Oxford Deep NLP 2017 (Phil Blunsom et al.)：https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/lectures
牛津Deep NLP【中字】視頻，大數據文摘經授權翻譯：http://study.163.com/course/introduction/1004336028.htm
Reinforcement Learning (David Silver)：http://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_kaG2P55YRn5v&v=OGxgnH8y2NM

油管 YouTube

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YouTube上有很多頻道或者用戶都經常會發布一些AI或者機器學習相關的內容，我把這些鏈接按照訂閱數/觀看數多少列示在下邊，這樣方便看出來哪個更受歡迎。

sendex(22.5萬訂閱，2100萬次觀看)：https://www.youtube.com/user/sentdex
Siraj Raval(14萬訂閱，500萬次觀看)：https://www.youtube.com/channel/UCWN3xxRkmTPmbKwht9FuE5A
Two Minute Papers(6萬訂閱，330萬次觀看)：https://www.youtube.com/user/keeroyz
DeepLearning.TV(4.2萬訂閱，140萬觀看)：https://www.youtube.com/channel/UC9OeZkIwhzfv-_Cb7fCikLQ
Data School(3.7萬訂閱，180萬次觀看)：https://www.youtube.com/user/dataschool
Machine Learning Recipes with Josh Gordon(32.4萬次觀看)：https://www.youtube.com/playlist?list=PLOU2XLYxmsIIuiBfYad6rFYQU_jL2ryal
Artificial Intelligence — Topic(1萬訂閱)：https://www.youtube.com/channel/UC9pXDvrYYsHuDkauM2fLllQ
Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2)(1.6千訂閱，6.9萬次觀看)：https://www.youtube.com/channel/UCEqgmyWChwvt6MFGGlmUQCQ
Machine Learning at Berkeley(634訂閱，4.8萬次觀看)：https://www.youtube.com/channel/UCXweTmAk9K-Uo9R6SmfGtjg
Understanding Machine Learning — Shai Ben-David(973訂閱，4.3萬次觀看)：https://www.youtube.com/channel/UCR4_akQ1HYMUcDszPQ6jh8Q
Machine Learning TV(455訂閱，1.1萬次觀看)：https://www.youtube.com/channel/UChIaUcs3tho6XhyU6K6KMrw

博客

雖然人工智能和機器學習現在這么火，但是我很驚訝地發現相關博主并沒有那么多。可能是因為內容比較復雜，把有意義的部分整理出來需要花很大精力;也有可能是因為類似Quora這樣的平臺比較多，專家們回答問題更方便也不需要花太多時間做詳細論述。

下面我會按照推特的關注數排序介紹一些博主，他們一直在做人工智能相關的原創內容，而不只是一些新聞摘要或者公司博客。

Andrej Karpathy(推特關注數6.9萬)：http://karpathy.github.io
i am trask(推特關注數1.4萬)：http://iamtrask.github.io
Christopher Olah(推特關注數1.3萬)：http://colah.github.io
Top Bots(推特關注數1.1萬)：http://www.topbots.com
WildML(推特關注數1萬)：http://www.wildml.com
Distill(推特關注數9千)：https://distill.pub
Machine Learning Mastery(推特關注數5千)：http://machinelearningmastery.com/blog/
FastML(推特關注數5千)：http://fastml.com
Adventures in NI(推特關注數5千)：https://joanna-bryson.blogspot.de
Sebastian Ruder(推特關注數3千)：http://sebastianruder.com
Unsupervised Methods(推特關注數1.7千)：http://unsupervisedmethods.com
Explosion(推特關注數1千)：https://explosion.ai/blog/
Tim Dettmers(推特關注數1千)：http://timdettmers.com
When trees fall…(推特關注數265)：http://blog.wtf.sg
ML@B(推特關注數80)：https://ml.berkeley.edu/blog/

Medium平臺上的作者

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下面介紹到的是Medium上人工智能相關的頂級作者，按照2017年Mediumas的排行榜排序。

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

書籍

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市面上有許多關于機器學習、深度學習和自然語言處理等方面的書籍，我只列示了可以直接從網上免費獲得或者下載的書籍。

機器學習

Understanding Machine Learning From Theory to Algorithms：http://www.cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf
Machine Learning Yearning：http://www.mlyearning.org
A Course in Machine Learning：http://ciml.info
Machine Learning：https://www.intechopen.com/books/machine_learning
Neural Networks and Deep Learning：http://neuralnetworksanddeeplearning.com
Deep Learning Book：http://www.deeplearningbook.org
Reinforcement Learning: An Introduction：http://incompleteideas.net/sutton/book/the-book-2nd.html
Reinforcement Learning：https://www.intechopen.com/books/reinforcement_learning

自然語言處理

Speech and Language Processing (3rd ed. draft)：https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/
Natural Language Processing with Python：http://www.nltk.org/book/
An Introduction to Information Retrieval：https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/irbook.html

數學

Introduction to Statistical Thought：http://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：http://greenteapress.com/wp/think-stats-2e/
The Probability and Statistics Cookbook：http://statistics.zone
Linear Algebra：http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf
Linear Algebra Done Wrong：http://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：http://www.math.lmu.de/~philip/publications/lectureNotes/calc1_forInfAndStatStudents.pdf

Quora

Quora已經成為人工智能和機器學習的重要資源，許多頂尖的研究人員會在上面回答問題。下面我列出了一些主要關于人工智能的話題，如果你想自定義你的Quora喜好，你可以選擇訂閱這些話題。記得去查看每個話題下的FAQ部分(例如機器學習下常見問題解答)，你可以看到Quora社區里提供的一些常見問題列表。

計算機科學 (560萬關注)：https://www.quora.com/topic/Computer-Science
機器學習 (110萬關注)：https://www.quora.com/topic/Machine-Learning
人工智能 (63.5萬關注)：https://www.quora.com/topic/Artificial-Intelligence
深度學習 (16.7萬關注)：https://www.quora.com/topic/Deep-Learning
自然語言處理 (15.5 萬關注)：https://www.quora.com/topic/Natural-Language-Processing
機器學習分類(11.9萬關注)：https://www.quora.com/topic/Classification-machine-learning
通用人工智能(8.2萬關注)：https://www.quora.com/topic/Artificial-General-Intelligence
卷積神經網絡 (2.5萬關注)：https://www.quora.com/topic/Convolutional-Neural-Networks-1?merged_tid=360493
計算語言學(2.3萬關注)：https://www.quora.com/topic/Computational-Linguistics
循環神經網絡(1.74萬關注)：https://www.quora.com/topic/Recurrent-Neural-Networks-RNNs

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Reddit上的人工智能社區并沒有Quora上那么活躍，但是還是有一些很不錯的話題。相對于Quora問答的形式，Reddit更適合于用來跟蹤最新的新聞和研究。下面是一些主要關于人工智能的Reddit話題，按照訂閱人數排序。

/r/MachineLearning (11.1萬訂閱)：https://www.reddit.com/r/MachineLearning
/r/robotics/ (4.3萬訂閱)：https://www.reddit.com/r/robotics/
/r/artificial (3.5萬訂閱)：https://www.reddit.com/r/artificial/
/r/datascience (3.4萬訂閱)：https://www.reddit.com/r/datascience
/r/learnmachinelearning (1.1萬訂閱)：https://www.reddit.com/r/learnmachinelearning/
/r/computervision (1.1萬訂閱)：https://www.reddit.com/r/computervision
/r/MLQuestions (8千訂閱)：https://www.reddit.com/r/MLQuestions
/r/LanguageTechnology (7千訂閱)：https://www.reddit.com/r/LanguageTechnology
/r/mlclass (4千訂閱)：https://www.reddit.com/r/mlclass
/r/mlpapers (4千訂閱)：https://www.reddit.com/r/mlpapers

Github

人工智能社區的好處之一是大部分新項目都是開源的，并且能在GitHub上獲取到。同樣如果你想了解使用Python或者Juypter Notebooks來實現實例算法，GitHub上也有很多學習資源可以幫助到你。以下是一些GitHub項目：

機器學習(6千個項目)：https://github.com/search?o=desc&q=topic%3Amachine-learning+&s=stars&type=Repositories&utf8=✓
深度學習(3千個項目)：https://github.com/search?q=topic%3Adeep-learning&type=Repositories
Tensorflow (2千個項目)：https://github.com/search?q=topic%3Atensorflow&type=Repositories
神經網絡(1千個項目)：https://github.com/search?q=topic%3Aneural-network&type=Repositories
自然語言處理(1千個項目)：https://github.com/search?utf8=✓&q=topic%3Anlp&type=Repositories

播客

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人工智能相關的播客數量在不斷的增加，有些播客關注最新的新聞，有些關注教授相關知識。

Concerning AI：https://concerning.ai
his Week in Machine Learning and AI：https://twimlai.com
The AI Podcast：https://blogs.nvidia.com/ai-podcast/
Data Skeptic：http://dataskeptic.com
Linear Digressions：https://itunes.apple.com/us/podcast/linear-digressions/id941219323
Partially Derivative：http://partiallyderivative.com
O’Reilly Data Show：http://radar.oreilly.com/tag/oreilly-data-show-podcast
Learning Machines 101：http://www.learningmachines101.com
The Talking Machines：http://www.thetalkingmachines.com
Artificial Intelligence in Industry：http://techemergence.com
Machine Learning Guide：http://ocdevel.com/podcasts/machine-learning

新聞訂閱

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如果你想追蹤最新的新聞和研究的話，種類漸增的每周新聞是一個不錯的選擇：其中大部分都包含相同的內容，所以訂閱兩三個就足夠。

The Exponential View：https://www.getrevue.co/profile/azeem
AI Weekly：http://aiweekly.co
Deep Hunt：https://deephunt.in
O’Reilly Artificial Intelligence Newsletter：http://www.oreilly.com/ai/newsletter.html
Machine Learning Weekly：http://mlweekly.com
Data Science Weekly Newsletter：https://www.datascienceweekly.org
Machine Learnings：http://subscribe.machinelearnings.co
Artificial Intelligence News：http://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：http://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：http://www.deeplearningweekly.com
Data Science Weekly：https://www.datascienceweekly.org
KDnuggets Newsletter：http://www.kdnuggets.com/news/subscribe.html?qst

科研會議

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隨著人工智能的普及，人工智能相關的科研會議數量也在不斷增加。我只提了幾個主要的會議，沒列所有的。(當然會議并不是免費的!)

學術會議

NIPS (Neural Information Processing Systems)：https://nips.cc
ICML (International Conference on Machine Learning)：https://2017.icml.cc
KDD (Knowledge Discovery and Data Mining)：http://www.kdd.org
ICLR (International Conference on Learning Representations)：http://www.iclr.cc
ACL (Association for Computational Linguistics)：http://acl2017.org
EMNLP (Empirical Methods in Natural Language Processing)：http://emnlp2017.net
CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition)：http://cvpr2017.thecvf.com
ICCV (International Conference on Computer Vision)：http://iccv2017.thecvf.com

專業會議

O’Reilly Artificial Intelligence Conference：https://conferences.oreilly.com/artificial-intelligence/
Machine Learning Conference (MLConf)：http://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/

研究論文

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你可以在網上瀏覽或者搜索已經發布的學術論文。

arXiv.org的主題類別

arXiv 是較早的預印本庫，也是物理學及相關專業領域中最大的，該數據庫目前已有數學、物理學和計算機科學方面的論文可開放獲取的達50多萬篇。

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內搜索

Semantic Scholar是由微軟聯合創始人保羅·艾倫創立的艾倫人工智能研究所推出的學術搜索引擎

Neural Networks (17.9萬條結果)：https://www.semanticscholar.org/search?q=%22neural%20networks%22&sort=relevance&ae=false
Machine Learning (9.4萬條結果)：https://www.semanticscholar.org/search?q=%22machine%20learning%22&sort=relevance&ae=false
Natural Language (6.2萬條結果)：https://www.semanticscholar.org/search?q=%22natural%20language%22&sort=relevance&ae=false
Computer Vision (5.5萬條結果)：https://www.semanticscholar.org/search?q=%22computer%20vision%22&sort=relevance&ae=false
Deep Learning (2.4萬條結果)：https://www.semanticscholar.org/search?q=%22deep%20learning%22&sort=relevance&ae=false
Andrej Karpathy開發的網站：http://www.arxiv-sanity.com/

教程

我另外單獨有一篇詳細的文章涵蓋了我發現的所有的優秀教程內容：