云栖君导读:随着碎片化的生活越来越日常化,大多数人都喜欢看总结性的的文章,这和时间成本有一定的关系,本文也为了节省读者的时间,总结了一份书籍、慕课课程之外的免费资源集合,主要收集过去一年时间里的网络资源。该清单涵盖范围比较广,有适合新手小白的资源,也有适合想进一步提升自己的资源。此外,相应地对每个领域做进一步的划分,方便读者找到自己感兴趣的内容。
注意:本文所列资源不以任何特定的顺序呈现的,所以读者可以随意关注那些最吸引你的内容。此外,在这里要感谢相关资源的作者,如果没有他们的辛勤工作,我们将无法从这些精彩内容中学习到自己喜欢的内容。
5个非常实用的机器学习资源
有兴趣学习机器学习吗?很多人的回答是肯定的。出于很多理由,大多数高质量的机器学习教育资源往往着重于理论基础,尤其是在资源起步的时候。然而,从一开始就面向实践的资源似乎越来越多。随着资源的进一步升级,越来越多的资源将实践和理论融合在一起,方便读者通过实践去理解相关理论基础。
上述链接介绍了5种这样形式的资源,涵盖了机器学习的基础知识,以及零基础的编程算法和特定深度学习框架的使用方法,涵盖范围非常广且都免费,所以请尽情阅读并动手实践吧!
资源链接:
https://www.kdnuggets.com/2018/02/5-fantastic-practical-machine-learning-resources.html
5个免费资源助你进一步了解深度学习
有神经网络和深度学习并掌握了基本入门教程和视频的话。上述链接包含了5个特定的视频内容,共同组成许多小时的讲解。如果你已经掌握了神经网络的一些基本知识,那么是时候接触并理解一些更高级的概念了。
资源链接:
https://www.kdnuggets.com/2017/10/5-free-resources-furthering-understanding-deep-learning.html
5个非常实用的自然语言处理(NLP)资源
对一些实用的自然语言处理资源感兴趣吗?网上存在很多NLP资源,特别是那些依靠深度学习方法的资源,读者们通过筛选来找到高质量的资源可能是一项相当艰巨的任务。当然,群众的眼睛是雪亮的,一些著名的且有一定理论深度的高质量资源深受大众欢迎,特别是斯坦福大学和牛津大学的NLP深度学习课程(点击阅读原文进入收藏):
自然语言处理与深度学习(斯坦福大学)
自然语言处理的深度学习(牛津大学)
但是如果你已经完成了这些课程,并且已经在NLP中打下了基础并想要转向一些实用资源,或者只是对其他方法感兴趣,而这些方法可能不一定依赖于神经网络?这些资源希望会对你有所帮助。
资源链接:
https://www.kdnuggets.com/2018/02/5-fantastic-practical-natural-language-processing-resources.html
5个免费资源,用于深入学习自然语言处理入门
有兴趣将深度学习应用于自然语言处理(NLP)吗?或者是不知道如何开始学习?这个链接是为外行人士准备的5个资源的集合,是NLP和深度学习二者交叉应用的资源,并提供当前最优的研究结果。此外。它也应该提供一些关于下一步如何研究的想法。希望这个集合对你有一些用处。
资源链接:
https://www.kdnuggets.com/2017/07/5-free-resources-getting-started-deep-learning-nlp.html
5门免费的人工智能入门课程
还在从在线免费提供的材料中寻找入门研究生院的AI方案?随着越来越多的高等院校决定允许非学生通过网络能够公开访问其学院的课程材料,突然间几乎任何人都可以在任何地方获得大学课程体验。查看这些免费课程资料,所有的这些资料都适合科普性的人工智能理解水平,其中一些还涵盖了基础应用的概念和素材。
这些公开课程中的教授和其讲解的素材在一定程度上对世界顶级AI研究人员和从业者的思想方面塑造方面发挥了重要作用。相信你也能够从这一份材料和指导中受益。
资源链接:
https://www.kdnuggets.com/2017/02/5-free-courses-getting-started-artificial-intelligence.html
5个自动驾驶车辆入门免费资源
对自动驾驶车辆感兴趣?不知道如何开始学习?关于自动驾驶方面的正规教育资源很少,所以那些对学习这方面感兴趣的人必须以黑客的心态去做。本文收集了5份资源清单,以帮助新手找到他们感兴趣的方向,所有这些资源都是免费的,希望对读者起到一定的作用。
资源链接:
https://www.kdnuggets.com/2017/07/5-free-resources-getting-started-self-driving-vehicles.html
作者信息
Matthew Mayo,机器学习研究者
本文由阿里云云栖社区组织翻译。
文章原标题《30 Free Resources for Machine Learning, Deep Learning, NLP & AI》,译者:海棠,审校:Uncle_LLD。
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