ff12 英文版向日葵要什么材料

翻译|参与AI技术大本营(RGZNAI 100)| JOE，赵燕2000年初，Robbie Allen在写关于互联网和编程的书时被深深打动。

他发现，互联网很不错，但是资源并不完善。那时候，博客已经开始流行起来。但是，YouTube还不是很普遍，Quora、 Twitter和播客同样用者甚少。

在他转向人工智能和机器学习10年过后，局面发生了天翻地覆的变化：网上资源非相当丰富，以至于很多人出现了选择困难，不知道该从哪里开始（和停止）学习！

为了使大家能够更加便利地使用这些资源，Robbie Allen浏览查看各种各样的资源，把它们打包整理了出来。AI科技大本营在此借花献佛，和大家共同分享这些资源。通过它们，你将会对人工智能和机器学习有一个基本的认知。

这些资源内容安排如下：知名研究者，研究机构，视频课程，YouTube，博客，媒体作家，书籍，Quora主题栏，Reddit，Github库，播客， 实事通讯媒体、会议、论文。

如果你也有好的资源是这里没有列出的，欢迎评论区一起交流！

研究者

大多数知名的人工智能研究者在网络上的曝光率还是很高的。下面列举了20位知名学者，以及他们的个人网站链接，维基百科链接，推特主页，Google学术主页，Quora主页。他们中相当一部分人在Reddit或Quora上面参与了问答。

Sebastian Thrun

个人官网：

Wikipedia：

Twitter：

Google Scholar：

;hl=en&oi=ao

Quora：

Reddit AMA：

Yann LeCun

个人官网：

Wikipedia：

Twitter：

Google Scholar：

;hl=en

Quora：

Reddit AMA：

Nando de Freitas

个人官网：

Wikipedia：

Twitter：

Google Scholar：

;hl=en

Reddit AMA：

Andrew Ng

个人官网：

Wikipedia：

Twitter：

Google Scholar：

Quora：

;

Reddit AMA：

Daphne Koller

个人官网：

Wikipedia：

Twitter：

Google Scholar：

r=5Iqe53IAAAAJ

Quora：

Quora Session：

Adam Coates

个人官网：

Twitter：

Google Scholar：

r=bLUllHEAAAAJ&hl=en"

Reddit AMA：

Jürgen Schmidhuber

个人官网：

Wikipedia：

Google Scholar：

r=gLnCTgIAAAAJ&hl=en

Reddit AMA：

Geoffrey Hinton

个人官网：

Wikipedia：

Google Scholar：

Reddit AMA：

Terry Sejnowski

个人官网：

Wikipedia：

Twitter：

Google Scholar：

r=m1qAiOUAAAAJ&hl=en

Reddit AMA：

Michael Jordan

个人官网：

Wikipedia：

Google Scholar：

r=yxUduqMAAAAJ&hl=en"

Reddit AMA：

Peter Norvig

个人官网：

Wikipedia：

Google Scholar：

r=Ol0vcWgAAAAJ&hl=en

Reddit AMA：

Yoshua Bengio

个人官网：

Wikipedia：

Google Scholar：

r=kukA0LcAAAAJ&hl=en

Quora：

Reddit AMA：

Ina Goodfellow

个人官网：

Wikipedia：

Twitter：

Google Scholar：

r=iYN86KEAAAAJ&hl=en

Quora：

Quora Session：

Andrej Karpathy

个人官网：

Twitter：

Google Scholar：

r=l8WuQJgAAAAJ&hl=en

Quora：

Quora Session：

Richard Socher

个人官网：

Twitter：

Google Scholar：

r=FaOcyfMAAAAJ&hl=en

Interview：

Demis Hassabis

个人官网：

Wikipedia：

Twitter：

Google Scholar：

r=dYpPMQEAAAAJ&hl=en

Interview：

Christopher Manning

个人官网：

Twitter：

Google Scholar：

r=1zmDOdwAAAAJ&hl=en"

Fei-Fei Li

个人官网：

Wikipedia：

Twitter：

Google Scholar：

r=1zmDOdwAAAAJ&hl=en"

Ted Talk：

François Chollet

个人官网：

r=VfYhf2wAAAAJ&hl=en

Twitter：

Google Scholar：

r=VfYhf2wAAAAJ&hl=en

Quora：

Quora Session：

Dan Jurafsky

个人官网：

Wikipedia：

Twitter：

Google Scholar：

r=uZg9l58AAAAJ&hl=en

Oren Etzioni

个人官网：

Wikipedia：

Twitter：

Google Scholar：

r=XF6Yk98AAAAJ&hl=en

Quora：

r

Reddit AMA：

机构

网络上有大量的知名机构致力于推进人工智能领域的研究和发展。

以下列出的是同时拥有官方网站/博客和推特账号的机构。

OpenAI

官网：

Twitter：

DeepMind

官网：

Twitter：

Google Research

官网：

Twitter：

AWS AI

官网：

Twitter：

Facebook AI Research

官网：

Microsoft Research

官网：

Twitter：

Baidu Research

官网：

Twitter：

IntelAI

官网：

Twitter：

AI2

官网：

Twitter：

Partnership on AI

官网：

Twitter：

视频课程

以下列出的是一些免费的视频课程和教程。

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) ：

;list=PLlJy-eBtNFt6EuMxFYRiNRS07MCWN5UIA

(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)：

;v=OGxgnH8y2NM

YouTube

以下，我列举了一些YoutTube频道和用户，它们的主要内容是人工智能或者机器学习。这里按照受欢迎程度列举如下：

sentdex (225K subscribers, 21M views)：

Artificial Intelligence A.I. (7M views)：

Siraj Raval (140K subscribers, 5M views)：

Two Minute Papers (60K subscribers, 3.3M views)：

Dee (42K subscribers, 1.7M views)：

Data School (37K subscribers, 1.8M views)：

Machine Learning Recipes with Josh Gordon (324K views)：

Artificial Intelligence — Topic (10K subscribers)：

Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) subscribers, 69K views)：

Machine Learning at Berkeley (634 subscribers, 48K views)：

Understanding Machine Learning — Shai Ben-David (973 subscribers, 43K views)：

Machine Learning TV (455 subscribers, 11K views)：

博客

Andrej Karpathy

博客：

Twitter：

i am trask

博客：

Twitter：

Christopher Olah

博客：

Twitter：

Top Bots

博客：

Twitter：

WildML

博客：

Twitter：

Distill

博客：

Twitter：

Machine Learning Mastery

博客：

Twitter：

FastML

博客：

Twitter：

Adventures in NI

博客：

Twitter：

Sebastian Ruder

博客：

Twitter：

Unsupervised Methods

博客：

Twitter：

Explosion

博客：

Twitter：

Tim Dettwers

博客：

Twitter：

When trees fall…

博客：

Twitter：

ML@B

博客：

Twitter：

媒体作家

以下是一些人工智能领域方向顶尖的媒体作家。

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

以下列出的是关于机器学习、深度学习和自然语言处理的书。这些书都是免费的，可以通过网络获取或者下载。

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)：

slp3/

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对于人工智能和机器学习来说是一个非常好的资源。许多业界最顶尖的研究者会对Quora上某些问题进行回答。以下，我列举了主要的人工智能相关的主题，你可以订阅如果你想跟进这些内容。

Computer-Science followers)：

Machine-Learning followers)：

Artificial-Intelligence (635K followers)：

Deep-Learning (167K followers)：

Natural-Language-Processing (155K followers)：

Classification-machine-learning (119K followers)：

Artificial-General-Intelligence (82K followers)

Convolutional-Neural-Networks-CNNs (25K followers)：

Computational-Linguistics (23K followers)：

Recurrent-Neural-Networks followers)：

Reddit

Reddit上的人工智能社区并没有Quora上的那么大，但是，Reddit上面依然有一些值得关注的资源。Reddit有助于跟进最新的业界动态和研究进展，而Quora便于进行问答交流。以下通过关注量列举了主要的人工智能领域的subreddits。

/r/MachineLearning (111K readers)：

/r/robotics/ (43K readers)：

/r/artificial (35K readers)：

/r/datascience (34K readers)：

/r/learnmachinelearning (11K readers)：

/r/computervision (11K readers)：

/r/MLQuestions (8K readers)：

/r/LanguageTechnology (7K readers)：

/r/mlclass (4K readers)：

/r/mlpapers (4K readers)：

Github

人工智能领域最令人激动的原因之一是大多数项目都是开源的，而且可以通过Github获得。如果你需要一些Python或Jupyter Notebooks实现的示例算法，在Github上有大量的这类教育资源。

Machine Learning (6K repos)：

;q=topic%3Amachine-learning+&s=stars&type=Repositories&utf8=%E2%9C%93

Deep Learning (3K repos)：

;type=Repositories

Tensorflow (2K repos)：

;type=Repositories

Neural Network (1K repos)：

;type=Repositories

NLP (1K repos)：

;q=topic%3Anlp&type=Repositories

播客

对人工智能进行报道的播客数量在不断地增加，一部分关注最新的动态，一部分关注人工智能教育。

ConcerningAI

官网：

iTunes:

This Week in Machine Learning and AI

官网：

iTunes：

The AI Podcast

官网：

iTunes：

Data Skeptic

官网：

iTunes：

Linear Digressions

官网：

iTunes：

?mt=2

Partially Dervative

官网：

iTunes：

O'Reilly Data Show

官网：

iTunes：

Learning Machines 101

官网：

iTunes：

The Talking Machines

官网：

iTunes：

Artificial Intelligence in Industry

官网：

iTunes：

Machine Learning Guide

官网

：

时事通讯媒体

如果你想了解最新的业界消息和学术进展，这里有大量的时事通讯媒体供你选择。

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

随着人工智能的崛起，与人工智能相关的会议也在逐渐增加。这里列举一些主要的会议。

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 PatternRecognition)：

ICCF(InternationalConferenceonComputerVision)：

专业会议

O’Reilly Artificial Intelligence Conference：

Machine Learning Conference (MLConf)：

AI Expo (North America, Europe, World)：

AI Summit：

AI Conference：

论文

arXiv.org上特定领域论文集：

Artificial Intelligence：

Learning (Computer Science)：

Machine Learning (Stats)：

NLP：

Computer Vision：

Semantic Scholar搜索结果：

Neural Networks (179K results)：

;sort=relevance&ae=false

Machine Learning (94K results)：

;sort=relevance&ae=false

Natural Language (62K results)：

;sort=relevance&ae=false

Computer Vision (55K results)：

;sort=relevance&ae=false

Deep Learning (24K results)：

;sort=relevance&ae=false

此外，一个很好的资源是Andrej Karpathy维护的一个用于搜索论文的项目。

作者：Robbie Allen

原文：