吐血整理！一文打尽人工智能和机器学习网络资源

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吐血整理！一文打尽人工智能和机器学习网络资源

2018 年 3 月 12 日 EGONetworks 大数据文摘

声明 | 文章转载自微信公众号「大数据文摘」

编译 | 潇夜、大饼、蒋宝尚

3 月初，谷歌刚刚上线的机器学习课程刷屏科技媒体头条。激动过后，多数 AI 学习者会陷入焦虑：入坑人工智能，到底要从何入手？

的确，如今学习人工智能最大的困难不是找不到资料，更多同学的痛苦是：网上资源太多了，以至于没法知道从哪儿开始搜索，也没法知道搜到什么程度。

为了节省大家的时间，我们搜遍网络把最好的免费资源汇总整理到这篇文章当中。这些链接够你学上很久，而且你看完本文一定会再次惊叹：现在网上关于机器学习、深度学习和人工智能的信息真的非常多。

研究人员

许多著名的人工智能研究人员都在网络上有很强的影响力，我们列出了 22 个专家，也给出了能够找到他们详细信息的网站：

1. Sebastian Thrun：

http://robots.stanford.edu

2. Yann Lecun：

http://yann.lecun.com

3. Nando de Freitas：

http://www.cs.ubc.ca/~nando/

4. Andrew Ng：

http://www.andrewng.org

5. Daphne Koller：

http://ai.stanford.edu/users/koller/

6. Adam Coates：

http://cs.stanford.edu/~acoates/

7. Jürgen Schmidhuber：

http://people.idsia.ch/~juergen/

8. Geoffrey Hinton：

http://www.cs.toronto.edu/~hinton/

9. Terry Sejnowski：

http://www.salk.edu/scientist/terrence-sejnowski/

10. Michael Jordan：

https://people.eecs.berkeley.edu/~jordan/

11. Peter Norvig：

http://norvig.com

12. Yoshua Bengio：

http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/yoshua_en/

13.Ian Goodfellow：

http://www.iangoodfellow.com

14.Andrej Karpathy：

http://karpathy.github.io

15. Richard Socher：

http://www.socher.org

16.Demis Hassabis：

http://demishassabis.com

17. Christopher Manning：

https://nlp.stanford.edu/~manning/

18. Fei-Fei Li：

http://vision.stanford.edu/people.html

19. François Chollet：

https://scholar.google.com/citations?user=VfYhf2wAAAAJ&hl=en

20. Larry Carin：

http://people.ee.duke.edu/~lcarin/

21. Dan Jurafsky：

https://web.stanford.edu/~jurafsky/

22. Oren Etzioni：

http://allenai.org/team/orene/

人工智能研究机构

许多研究机构致力于促进人工智能的研究与开发，我们列出了一些机构的网站：

1. OpenAI（推特关注数 12.7 万）：

https://openai.com

2. DeepMind（推特关注数 8 万）：

https://deepmind.com

3. Google Research（推特关注数 110 万）：

https://research.googleblog.com

4. AWS AI（推特关注数 140 万）：

https://aws.amazon.com/blogs/ai/

5. Facebook AI Research：

https://research.fb.com/category/facebook-ai-research-fair/

6. Microsoft Research（推特关注数 34.1 万）：

https://www.microsoft.com/en-us/research/

7. Baidu Research（推特关注数 1.8 万）：

http://research.baidu.com

8. IntelAI（推特关注数 2 千）：

https://software.intel.com/en-us/ai-academy

9. AI²（推特关注数 4.6 千）：

http://allenai.org

10. Partnership on AI（推特关注数 5 千）：

https://www.partnershiponai.org

视频课程

网上也有大量的视频课程和教程，其中很多都是免费的，还有一些付费的也很不错，但是在这篇文章中我们只提供免费内容的链接（这些免费课程可以让你学上好几个月）：

1. Coursera — Machine Learning（ Andrew Ng ）：

https://www.coursera.org/learn/machine-learning#syllabus

2. Coursera — Neural Networks for Machine Learning（ Geoffrey Hinton ）：

https://www.coursera.org/learn/neural-networks

3. Machine Learning（ mathematicalmonk ）：

https://www.youtube.com/playlist?list=PLD0F06AA0D2E8FFBA

4. Practical Deep Learning For Coders（ Jeremy Howard & Rachel Thomas ）：

http://course.fast.ai/start.html

5. Stanford CS231n — Convolutional Neural Networks for Visual Recognition（ Winter 2016 ）：

https://www.youtube.com/watch?v=g-PvXUjD6qg&list=PLlJy-eBtNFt6EuMxFYRiNRS07MCWN5UIA

6. 斯坦福 CS231n【中字】视频：

http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm

7. Stanford CS224n — Natural Language Processing with Deep Learning（ Winter 2017 ）：

https://www.youtube.com/playlist？list=PL3FW7Lu3i5Jsnh1rnUwq_TcylNr7EkRe6

8. Oxford Deep NLP 2017（ Phil Blunsom et al. ）：

https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/lectures

9. 牛津 Deep NLP【中字】视频：

http://study.163.com/course/introduction/1004336028.htm

10. Reinforcement Learning（ David Silver ）：

http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching.html

11. Practical Machine Learning Tutorial with Python（ sentdex ）：

https://www.youtube.com/watch?list=PLQVvvaa0QuDfKTOs3Keq_kaG2P55YRn5v&v=OGxgnH8y2NM

油管 YouTube

YouTube 上有很多频道、用户都经常会发布一些 AI 或者机器学习相关的内容，我们把这些链接按照订阅数 / 观看数多少列示在下边，这样方便看出来哪个更受欢迎：

1. sendex（ 22.5 万订阅，2100 万次观看）：

https://www.youtube.com/user/sentdex

2. Siraj Raval（ 14 万订阅，500 万次观看）：

https://www.youtube.com/channel/UCWN3xxRkmTPmbKwht9FuE5A

3. Two Minute Papers（ 6 万订阅，330 万次观看）：

https://www.youtube.com/user/keeroyz

4. DeepLearning.TV（ 4.2 万订阅，140 万观看）：

https://www.youtube.com/channel/UC9OeZkIwhzfv-_Cb7fCikLQ

5. Data School（ 3.7 万订阅，180 万次观看）：

https://www.youtube.com/user/dataschool

6. Machine Learning Recipes with Josh Gordon（ 32.4 万次观看）：

https://www.youtube.com/playlist?list=PLOU2XLYxmsIIuiBfYad6rFYQU_jL2ryal

7. Artificial Intelligence — Topic（ 1 万订阅）：

https://www.youtube.com/channel/UC9pXDvrYYsHuDkauM2fLllQ

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

https://www.youtube.com/channel/UCEqgmyWChwvt6MFGGlmUQCQ

9. Machine Learning at Berkeley（ 634 订阅，4.8 万次观看）：

https://www.youtube.com/channel/UCXweTmAk9K-Uo9R6SmfGtjg

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

https://www.youtube.com/channel/UCR4_akQ1HYMUcDszPQ6jh8Q

11. Machine Learning TV（ 455 订阅，1.1 万次观看）：

https://www.youtube.com/channel/UChIaUcs3tho6XhyU6K6KMrw

博客

虽然人工智能和机器学习现在这么火，但是我很惊讶地发现相关博主并没有那么多。可能是因为内容比较复杂，把有意义的部分整理出来需要花很大精力；也有可能是因为类似 Quora 这样的平台比较多，专家们回答问题更方便也不需要花太多时间做详细论述。

下面是按照推特的关注数排序介绍一些博主，他们一直在做人工智能相关的原创内容，而不只是一些新闻摘要或者公司博客：

1. Andrej Karpathy（推特关注数 6.9 万）：

http://karpathy.github.io

2. i am trask（推特关注数 1.4 万）：

http://iamtrask.github.io

3. Christopher Olah（推特关注数 1.3 万）：

http://colah.github.io

4. Top Bots（推特关注数 1.1 万）：

http://www.topbots.com

5. WildML（推特关注数 1 万）：

http://www.wildml.com

6. Distill（推特关注数 9 千）：

https://distill.pub

7. Machine Learning Mastery（推特关注数 5 千）：

http://machinelearningmastery.com/blog/

8. FastML（推特关注数 5 千）：

http://fastml.com

9. Adventures in NI（推特关注数 5 千）：

https://joanna-bryson.blogspot.de

10. Sebastian Ruder（推特关注数 3 千）：

http://sebastianruder.com

11. Unsupervised Methods（推特关注数 1.7 千）：

http://unsupervisedmethods.com

12. Explosion（推特关注数 1 千）：

https://explosion.ai/blog/

12. Tim Dettmers（推特关注数 1 千）：

http://timdettmers.com

13. When trees fall…（推特关注数 265 ）：

http://blog.wtf.sg

14. ML@B（推特关注数 80 ）：

https://ml.berkeley.edu/blog/

Medium 平台上的作者

下面介绍到的是 Medium 上人工智能相关的顶级作者，按照 2017 年 Mediumas 的排行榜排序：

1. Robbie Allen：

https://medium.com/@robbieallen

2. Erik P.M. Vermeulen：

https://medium.com/@erikpmvermeulen

3. Frank Chen：

https://medium.com/@withfries2

4. azeem：

https://medium.com/@azeem

5. Sam DeBrule：

https://medium.com/@samdebrule

6. Derrick Harris：

https://medium.com/@derrickharris

7. Yitaek Hwang：

https://medium.com/@yitaek

8. samim：

https://medium.com/@samim

9. Paul Boutin：

https://medium.com/@Paul_Boutin

10. Mariya Yao：

https://medium.com/@thinkmariya

11. Rob May：

https://medium.com/@robmay

12. Avinash Hindupur：

https://medium.com/@hindupuravinash

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等方面的书籍，这里只列示了可以直接从网上免费获得或者下载的书籍：

机器学习

1. Understanding Machine Learning From Theory to Algorithms：

http://www.cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf

2. Machine Learning Yearning：

http://www.mlyearning.org

3. A Course in Machine Learning：

http://ciml.info

4. Machine Learning：

https://www.intechopen.com/books/machine_learning

5. Neural Networks and Deep Learning：

http://neuralnetworksanddeeplearning.com

6. Deep Learning Book：

http://www.deeplearningbook.org

7. Reinforcement Learning: An Introduction：

http://incompleteideas.net/sutton/book/the-book-2nd.html

8. Reinforcement Learning：

https://www.intechopen.com/books/reinforcement_learning

自然语言处理

1. Speech and Language Processing（ 3rd ed. draft ）：

https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/

2. Natural Language Processing with Python：

http://www.nltk.org/book/

3. An Introduction to Information Retrieval：

https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/irbook.html

数学

1. Introduction to Statistical Thought：

http://people.math.umass.edu/~lavine/Book/book.pdf

2. Introduction to Bayesian Statistics：

https://www.stat.auckland.ac.nz/~brewer/stats331.pdf

3. Introduction to Probability：

https://www.dartmouth.edu/~chance/teaching_aids/books_articles/probability_book/amsbook.mac.pdf

4. Think Stats: Probability and Statistics for Python programmers：

http://greenteapress.com/wp/think-stats-2e/

5. The Probability and Statistics Cookbook：

http://statistics.zone

6. Linear Algebra：

http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf

7. Linear Algebra Done Wrong：

http://www.math.brown.edu/~treil/papers/LADW/book.pdf

8. Linear Algebra, Theory And Applications：

https://math.byu.edu/~klkuttle/Linearalgebra.pdf

9. Mathematics for Computer Science：

https://courses.csail.mit.edu/6.042/spring17/mcs.pdf

10. Calculus：

https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf

11. Calculus I for Computer Science and Statistics Students：

http://www.math.lmu.de/~philip/publications/lectureNotes/calc1_forInfAndStatStudents.pdf

Quora

Quora 已经成为人工智能和机器学习的重要资源，许多顶尖的研究人员会在上面回答问题。下面我列出了一些主要关于人工智能的话题，如果你想自定义你的 Quora 喜好，你可以选择订阅这些话题。记得去查看每个话题下的 FAQ 部分（例如机器学习下常见问题解答），你可以看到 Quora 社区里提供的一些常见问题列表：

1. 计算机科学（ 560 万关注）：

https://www.quora.com/topic/Computer-Science

2. 机器学习（ 110 万关注）：

https://www.quora.com/topic/Machine-Learning

3. 人工智能（ 63.5 万关注）：

https://www.quora.com/topic/Artificial-Intelligence

4. 深度学习（ 16.7 万关注）：

https://www.quora.com/topic/Deep-Learning

5. 自然语言处理（ 15.5 万关注）：

https://www.quora.com/topic/Natural-Language-Processing

6. 机器学习分类（ 11.9 万关注）：

https://www.quora.com/topic/Classification-machine-learning

7. 通用人工智能（ 8.2 万关注）：

https://www.quora.com/topic/Artificial-General-Intelligence

8. 卷积神经网络（ 2.5 万关注）：

https://www.quora.com/topic/Convolutional-Neural-Networks-1?merged_tid=360493

9. 计算语言学（ 2.3 万关注）：

https://www.quora.com/topic/Computational-Linguistics

10. 循环神经网络（ 1.74 万关注）：

https://www.quora.com/topic/Recurrent-Neural-Networks-RNNs

Reddit 上的人工智能社区并没有 Quora 上那么活跃，但是还是有一些很不错的话题。相对于 Quora 问答的形式，Reddit 更适合于用来跟踪最新的新闻和研究。下面是一些主要关于人工智能的 Reddit 话题，按照订阅人数排序。

1. /r/MachineLearning（ 11.1 万订阅）：

https://www.reddit.com/r/MachineLearning

2. /r/robotics/（ 4.3 万订阅）：

https://www.reddit.com/r/robotics/

3. /r/artificial（ 3.5 万订阅）：

https://www.reddit.com/r/artificial/

4. /r/datascience（ 3.4 万订阅）：

https://www.reddit.com/r/datascience

5. /r/learnmachinelearning（ 1.1 万订阅）：

https://www.reddit.com/r/learnmachinelearning/

6. /r/computervision（ 1.1 万订阅）：

https://www.reddit.com/r/computervision

7. /r/MLQuestions（ 8 千订阅）：

https://www.reddit.com/r/MLQuestions

8. /r/LanguageTechnology（ 7 千订阅）：

https://www.reddit.com/r/LanguageTechnology

9. /r/mlclass（ 4 千订阅）：

https://www.reddit.com/r/mlclass

10. /r/mlpapers（ 4 千订阅）：

https://www.reddit.com/r/mlpapers

Github

人工智能社区的好处之一是大部分新项目都是开源的，并且能在 GitHub 上获取到。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：

1. 机器学习（ 6 千个项目）：

https://github.com/search?o=desc&q=topic%3Amachine-learning+&s=stars&type=Repositories&utf8=✓

2. 深度学习（ 3 千个项目）：

https://github.com/search?q=topic%3Adeep-learning&type=Repositories

3. Tensorflow（ 2 千个项目）：

https://github.com/search?q=topic%3Atensorflow&type=Repositories

4. 神经网络（ 1 千个项目）：

https://github.com/search?q=topic%3Aneural-network&type=Repositories

5. 自然语言处理（ 1 千个项目）：

https://github.com/search?utf8=✓&q=topic%3Anlp&type=Repositories

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，有些关注教授相关知识。

1. Concerning AI：

https://concerning.ai

2. his Week in Machine Learning and AI：

https://twimlai.com

3. The AI Podcast：

https://blogs.nvidia.com/ai-podcast/

4. Data Skeptic：

http://dataskeptic.com

5. Linear Digressions：

https://itunes.apple.com/us/podcast/linear-digressions/id941219323

6. Partially Derivative：

http://partiallyderivative.com

7. O’Reilly Data Show：

http://radar.oreilly.com/tag/oreilly-data-show-podcast

8. Learning Machines 101：

http://www.learningmachines101.com

9. The Talking Machines：

http://www.thetalkingmachines.com

10. Artificial Intelligence in Industry：

http://techemergence.com

11. Machine Learning Guide：

http://ocdevel.com/podcasts/machine-learning

新闻订阅

如果你想追踪最新的新闻和研究的话，种类渐增的每周新闻是一个不错的选择：其中大部分都包含相同的内容，所以订阅两三个就足够：

1. The Exponential View：

https://www.getrevue.co/profile/azeem

2. AI Weekly：

http://aiweekly.co

3. Deep Hunt：

https://deephunt.in

4. O’Reilly Artificial Intelligence Newsletter：

http://www.oreilly.com/ai/newsletter.html

5. Machine Learning Weekly：

http://mlweekly.com

6. Data Science Weekly Newsletter：

https://www.datascienceweekly.org

7. Machine Learnings：

http://subscribe.machinelearnings.co

8. Artificial Intelligence News：

http://aiweekly.co

9. When trees fall…：

https://meetnucleus.com/p/GVBR82UWhWb9

10. WildML：

https://meetnucleus.com/p/PoZVx95N9RGV

11. Inside AI：

https://inside.com/technically-sentient

12. Kurzweil AI：

http://www.kurzweilai.net/create-account

13. Import AI：

https://jack-clark.net/import-ai/

14. The Wild Week in AI：

https://www.getrevue.co/profile/wildml

15. Deep Learning Weekly：

http://www.deeplearningweekly.com

16. Data Science Weekly：

https://www.datascienceweekly.org

17. KDnuggets Newsletter：

http://www.kdnuggets.com/news/subscribe.html?qst

科研会议

随着人工智能的普及，人工智能相关的科研会议数量也在不断增加。我只提了几个主要的会议，没列所有的。（当然会议并不是免费的！）

学术会议

1. NIPS (Neural Information Processing Systems)：

https://nips.cc

2. ICML (International Conference on Machine Learning)：

https://2017.icml.cc

3. KDD (Knowledge Discovery and Data Mining)：

http://www.kdd.org

4. ICLR (International Conference on Learning Representations)：

http://www.iclr.cc

5. ACL (Association for Computational Linguistics)：

http://acl2017.org

6. EMNLP (Empirical Methods in Natural Language Processing)：

http://emnlp2017.net

7. CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition)：

http://cvpr2017.thecvf.com

7. ICCV (International Conference on Computer Vision)：

http://iccv2017.thecvf.com

专业会议

1. O’Reilly Artificial Intelligence Conference：

https://conferences.oreilly.com/artificial-intelligence/

2. Machine Learning Conference（ MLConf ）：

http://mlconf.com

3. AI Expo（ North America, Europe, World ）：

https://www.ai-expo.net

4. AI Summit：

https://theaisummit.com

5. AI Conference：

https://aiconference.ticketleap.com/helloworld/

研究论文

arXiv.org 主题类别

arXiv 是较早的预印本库，也是物理学及相关专业领域中最大的，该数据库目前已有数学、物理学和计算机科学方面的论文可开放获取的达 50 多万篇。

1. Artificial Intelligence：

https://arxiv.org/list/cs.AI/recent

2. Learning（ Computer Science ）：

https://arxiv.org/list/cs.LG/recent

3. Machine Learning（ Stats ）：

https://arxiv.org/list/stat.ML/recent

4. NLP：

https://arxiv.org/list/cs.CL/recent

5. Computer Vision：

https://arxiv.org/list/cs.CV/recent

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：

1. Neural Networks（ 17.9 万条结果）：

https://www.semanticscholar.org/search?q=%22neural%20networks%22&sort=relevance&ae=false

2. Machine Learning（ 9.4 万条结果）：

https://www.semanticscholar.org/search?q=%22machine%20learning%22&sort=relevance&ae=false

3. Natural Language（ 6.2 万条结果）：

https://www.semanticscholar.org/search?q=%22natural%20language%22&sort=relevance&ae=false

4. Computer Vision（ 5.5 万条结果）：

https://www.semanticscholar.org/search?q=%22computer%20vision%22&sort=relevance&ae=false

5. Deep Learning（ 2.4 万条结果）：

https://www.semanticscholar.org/search?q=%22deep%20learning%22&sort=relevance&ae=false

6. Andrej Karpathy 开发的网站：

http://www.arxiv-sanity.com/

教程

我另外单独有一篇详细的文章涵盖了我发现的所有的优秀教程内容：

超过 150 种最佳的机器学习、自然语言处理和 Python 教程：

https://unsupervisedmethods.com/over-150-of-the-best-machine-learning-nlp-and-python-tutorials-ive-found-ffce2939bd7

小抄表

和教程一样，我同样单独有一篇文章介绍了许多种很有用的小抄表：

机器学习、Python 和数学小抄表：

https://unsupervisedmethods.com/cheat-sheet-of-machine-learning-and-python-and-math-cheat-sheets-a4afe4e791b6

通读完本篇文章，是不是对于如何查找关于人工智能领域的资料有了清晰的方向。资料很多，大多都是国外的网站，所以大家需要科学上网。

原文链接：https://unsupervisedmethods.com/my-curated-list-of-ai-and-machine-learning-resources-from-around-the-web-9a97823b8524

责任编辑：李雨侬

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机器学习（Machine Learning）是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章，报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法，应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分，并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。官网地址：http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/

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