【值得收藏】40个机器学习/深度学习最佳资源集合：书籍、课程、新闻博客、论文等

【导读】本文收集了40个机器学习、深度学习、人工智能领域最优质的书籍、课程、新闻博客、论文等资料，供各位AI-er查阅，一起学习。

Source： https://bestofml.com

目录

⊙书籍

⊙课程

⊙博客

⊙论文/代码

书籍 Books

《Grokking Deep Learning》

深度学习的使用方法 

by Andrew Trask

地址：

https://www.manning.com/books/grokking-deep-learning?ref=bestofml.com

《Deep Learning Book》

经典深度学习书籍 

by Goodfellow, Yoshua Benjio和Aaron Courville

地址：

https://www.deeplearningbook.org/?ref=bestofml.com

《Neural Networks and Deep Learning》

免费在线书籍

地址：

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/?ref=bestofml.com

《Deep Learning with Python》

用python语言和强大的keras库进行深度学习

地址：

https://www.amazon.com/Deep-Learning-Python-Francois-Chollet/dp/1617294438/?ref=bestofml.com

《Hands-On Machine Learning》

简单、高效的工具，实现从数据中学习的程序

地址：

https://www.amazon.com/Hands-Machine-Learning-Scikit-Learn-TensorFlow/dp/1491962291/?ref=bestofml.com

《Deep Learning - A Practitioner's Approach》

机器学习-尤其是深层神经网络-如何才能对你的公司产生真正的影响？ 

地址：

https://www.amazon.com/Deep-Learning-Practitioners-Josh-Patterson/dp/1491914254/?ref=bestofml.com

《Introduction to Machine Learning with Python - A Guide for Data Scientists》

机器学习已成为许多商业应用和研究项目的组成部分，但这一领域并不仅仅局限于大型公司和研究团队。如果你是Python的使用者，甚至初学者，这本书将教会你构建自己的机器学习解决方案的实用方法。

地址：

https://www.amazon.com/Introduction-Machine-Learning-Python-Scientists/dp/1449369413?ref=bestofml.com

课程 Courses

1

Machine Learning by Andrew Ng

最受欢迎的机器学习课程之一

地址：

https://www.coursera.org/learn/machine-learning?ref=bestofml.com

2

Machine Learing by ColumbiaX

机器学习算法要点

地址：

https://www.edx.org/course/machine-learning?ref=bestofml.com

3

Machine Learning A-Z

Udemy的动手Python课程

by Kirill Eremenko

地址：

https://www.udemy.com/machinelearning/?ref=bestofml.com

4

Intro to Machine Learning

Udacity的免费基础机器学习课程

地址：

https://cn.udacity.com/course/intro-to-machine-learning--ud120

5

Machine Learning for Trading

机器学习在交易中的应用 

地址：

https://www.udacity.com/course/machine-learning-for-trading--ud501

6

Oxford Deep NLP

牛津大学2017年开设的深度自然语言处理课程

地址：

https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/?ref=bestofml.com

7

Stanford UFLDL Tutorial

本教程介绍无监督的特征学习和深度学习的主要思想

地址：

http://deeplearning.stanford.edu/tutorial/?ref=bestofml.com

8

Stanford CS231n

包含视觉识别的卷积神经网络

地址：

http://cs231n.stanford.edu/?ref=bestofml.com

9

Stanford CS224d

自然语言处理中的深度学习

地址：

http://cs224d.stanford.edu/?ref=bestofml.com

10

Fast.ai

完全免费并广受好评的深度学习课程

地址：

https://www.fast.ai/?ref=bestofml.com

11

Introduction to Deep Learning

本课程的目的是让学习者了解现代神经网络及其在计算机视觉和自然语言理解中的应用

地址：

https://www.coursera.org/learn/intro-to-deep-learning?ref=bestofml.com

新闻/博客 News &Blogs

Towards Data Science

以数据科学为中心的媒体出版物

地址：

https://towardsdatascience.com/?ref=bestofml.com

AI Weekly

关于AI当前媒体覆盖的每周新闻简报 

地址：

http://aiweekly.co/?ref=bestofml.com

Deep Learning Weekly

关于深度学习中的新发现、论文和探索的每周简报

地址：

https://www.deeplearningweekly.com/?ref=bestofml.com

The Algorithm

麻省理工关于AI的简报

地址：

https://go.technologyreview.com/newsletters/the-algorithm/?ref=bestofml.com

Import AI

Jack Clark（OpenAI）关于AI的博客

地址：

https://jack-clark.net/?ref=bestofml.com

Machine Learing Mastery

关于机器学习项目、tricks的很棒的初学者资源

地址：

https://machinelearningmastery.com/blog/?ref=bestofml.com

FastML

数据科学和机器学习的项目、技巧

地址：

http://fastml.com/?ref=bestofml.com

Starts & Bots

机器学习，数据分析等

地址：

https://blog.statsbot.co/?ref=bestofml.com

Machine Learning Subreddit

地址：

https://www.reddit.com/r/machinelearning?ref=bestofml.com

Dynamically Typed Newsletter

每两周一次的时事简报，有关于人工智能、机器学习技术和技术/创业行业的想法和链接

地址：

https://dynamicallytyped.com/?ref=bestofml.com

Skynet today

致力于提供最新的人工智能新闻和趋势，和深入的社论，可访问和知情的报道

地址：

https://www.skynettoday.com/?ref=bestofml.com

The Gradient

旨在使AI&ML的研究民主化，并对最新发展和长期趋势的最重要的新论文和观点进行无障碍和技术知情的报道。

地址：

https://thegradient.pub/?ref=bestofml.com

Distill

一本在线杂志，以一种清晰、动态和生动的方式预告ML研究

地址：

https://distill.pub/?ref=bestofml.com

Stanford AI Lab Blog

一个让学生、教师和研究人员与公众分享他们的工作的地方。

地址：

https://ai.stanford.edu/blog/?ref=bestofml.com

Lil'Lgo

地址：

https://lilianweng.github.io/lil-log/?ref=bestofml.com

Colah's blog

地址：

https://colah.github.io/?ref=bestofml.com

论文/代码 Papers

Arxiv Stats

地址：

https://arxiv.org/list/stat.ML/recent?ref=bestofml.com

Arxiv Sanity Preserver

地址：

http://www.arxiv-sanity.com/?ref=bestofml.com

Papers with Code

不同主题的论文及其代码实现

地址：

https://paperswithcode.com/?ref=bestofml.com

《深度学习：算法到实战》课程

中科院自动化所教授博士主讲

2019

专知出品

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