此列表包含了人工智能和深度學(xué)習(xí)最好的入門資源,對(duì)初學(xué)者和想要進(jìn)入這一領(lǐng)域但又不知道如何開始的人最為有用。
機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最佳入門介紹,可以在coursera 上觀看吳恩達(dá)(Andrew Ng)的機(jī)器學(xué)習(xí)課程。這門課程解釋了最基本的概念,讓你對(duì)最重要的算法有一個(gè)很好的理解。
簡(jiǎn)而言之,如果想對(duì)高水平的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有一個(gè)概覽,可以觀看在線課程“Machine Learning Distilled”。
圖書Programming Collective Intellience《集體智慧編程》是學(xué)習(xí)在Python中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實(shí)際應(yīng)用的一個(gè)優(yōu)秀的資源。書中列舉了許多實(shí)際案例,覆蓋了所有必須的基礎(chǔ)知識(shí)。
其他你可能想看的幾個(gè)資源:
Peter Norvig (谷歌研發(fā)總監(jiān))在Udacity上的機(jī)器學(xué)習(xí)課程;
卡內(nèi)基梅隆大學(xué)Tom Mitchell 的機(jī)器學(xué)習(xí)課程;
Youtube 上的機(jī)器學(xué)習(xí)教程mathematicalmonk
個(gè)人認(rèn)為,深度學(xué)習(xí)最好的入門材料是Deep Learning With Python,它既沒有深入到困難的數(shù)學(xué)問題中,也不會(huì)要求一大串的前期知識(shí)清單,而只是描述了一種簡(jiǎn)單的方法,來進(jìn)入深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。這本書解釋了如何迅速地在實(shí)踐中進(jìn)行開發(fā)和學(xué)習(xí),詳解最先進(jìn)的工具(Keras,TensorFolw),并分析了若干個(gè)實(shí)際的項(xiàng)目,解釋了當(dāng)下所有最酷的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用是如何實(shí)現(xiàn)的。
此外,書中還細(xì)致地介紹了谷歌的深度學(xué)習(xí)課程以及Sephen Welch的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
隨后,如果想進(jìn)一步學(xué)習(xí),這里還有一些比較有趣的資源:
Geoffrey Hinton 在 Cousera的課程“NeuralNetwork for Machine Learning”,可以讓你了解如何過一個(gè)經(jīng)典的難題——MINIST角色識(shí)別來訓(xùn)練ANN。該課程對(duì)深度學(xué)習(xí)的方方面面都有深入的解讀。
MIT 的圖書《Deep Learning》
斯坦福大學(xué)的課程UFLDL
Michael Nielsen 的圖書Neural Network andDeep Learning《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)》
人工智能
關(guān)于“舊派”人工智能的最佳圖書Artificial Intelligence: A Modern Approach(AIMA),提供了一個(gè)對(duì)該領(lǐng)域的通覽,并解釋了你需要知道的所有基礎(chǔ)概念。
UC Berkeley的人工智能課程:這是一個(gè)系列的視頻課程,通過非常有趣的實(shí)際項(xiàng)目(比如,訓(xùn)練AI來玩Pacman 游戲)來解釋最基礎(chǔ)的AI 概念。推薦配以AIMA觀看,因?yàn)檫@些課程就是基于書中的內(nèi)容的,并從不同的角度解釋了許多類似的概念,更易于理解。課程內(nèi)容雖然很深,但是卻有一個(gè)相當(dāng)棒的方式讓你可以從零開始。
人類的心智是如何起作用的?
如果你對(duì)AI感興趣,你可能會(huì)想了解人類的心智是如何起作用的,下面的幾本書將會(huì)用有趣的、直觀的方式闡釋最好的一些現(xiàn)代理論。
Jeff Hawkins 的On Intelligence (有聲讀物)。
G?del, Escher, Bach
這兩本書會(huì)為你提供關(guān)于人類心智是如何工作的這一問題一個(gè)概覽。
其他資源還有:
Ray Kurzweil 的 How toCreate a Mind (有聲讀物)。
《神經(jīng)科學(xué)規(guī)則》(Principlesof Neural Science)。這是我可以找到的關(guān)于深入研究神經(jīng)科學(xué)的最好的書了,它講了硬核科學(xué)(hardcore science)、神經(jīng)解剖學(xué)等等,非常有趣,同時(shí)也很長(zhǎng)。
想要開始學(xué)習(xí)人工智能,這里有你需要的非常基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)概念:
計(jì)算
可汗學(xué)院的計(jì)算課程視頻
MIT的課程:MultivariableCalculus
線性代數(shù)
可汗學(xué)院的線性代數(shù)視頻
Gilbert Strang在MIT的線性代數(shù)視頻
布朗大學(xué)的CS線性代數(shù)課程Codingthe Matrix
概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)
可汗學(xué)院的概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)課程視頻
edx的概率論課程
要想學(xué)好AI,了解計(jì)算機(jī)科學(xué)和編程的基本概念會(huì)讓你更輕松。
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