點(diǎn)擊上方“AI有道”，選擇“星標(biāo)”公眾號(hào)

重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)

AI 相關(guān)的資源實(shí)在太多了，紅色石頭曾經(jīng)也總結(jié)梳理了一些，但總可能還不太完全。最近，我在逛 GitHub 的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)了一份非常不錯(cuò)的 AI 資源超級(jí)大列表，挺全的。今天介紹給大家。

這份在線資源幾乎包含了所有關(guān)于人工智能的內(nèi)容，內(nèi)容涵蓋了各種 AI 速查表（100+）、免費(fèi)在線書籍、課程、視頻和講座、論文、教程、研究人員、網(wǎng)站、數(shù)據(jù)集、會(huì)議、框架、工具等等。

首先放上其 GitHub 地址：

https://github.com/Niraj-Lunavat/Artificial-Intelligence

該項(xiàng)目的作者是來自印度的?Niraj Lunavat，專攻于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、Python。

下面我們來看一下這份在線 AI 資源的精彩之處。

首先，從整體包含的文件來看，資源非常豐富包含了算法、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學(xué)、深度學(xué)習(xí)、Excel、Git、AI 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Matlab、Python等等。基本上涵蓋了 AI 所有的資源和相關(guān)資料。

1.?速查表

該線上資源包含了 100+ 的速查表，具體分類如下：

速查表的優(yōu)勢之處就是精煉知識(shí)點(diǎn)，方便查閱。例如其中對(duì) AI 的一些基本知識(shí)和概念總結(jié)的非常好！

2.?免費(fèi)在線書籍

其中，就有我非常喜歡的一份深度學(xué)習(xí)入門經(jīng)典教程《Neural Networks and Deep Learning》，作者是 Michael Nielsen。這份資源紅色石頭層發(fā)文推薦過，詳見鏈接：

火爆網(wǎng)絡(luò)的《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》，有人把它翻譯成了中文版！

3. 課程

4.?視頻和課件

5. 論文

6.?教程

7.?網(wǎng)站

8.?數(shù)據(jù)集

9.?會(huì)議

10. 框架

11.?工具

除了上面介紹的 11 點(diǎn)之外，還有很多內(nèi)容。每一塊內(nèi)容都很豐富。希望能幫助到大家！

最后，再附上該線上資源的地址：

https://github.com/Niraj-Lunavat/Artificial-Intelligence

---

推薦閱讀

（點(diǎn)擊標(biāo)題可跳轉(zhuǎn)閱讀）

完備的 AI 學(xué)習(xí)路線，最詳細(xì)的資源整理！

干貨 | 公眾號(hào)歷史文章精選

我的深度學(xué)習(xí)入門路線

我的機(jī)器學(xué)習(xí)入門路線圖

重磅！AI 有道學(xué)術(shù)交流群成立啦

掃描下方二維碼，添加?AI有道小助手微信，可申請(qǐng)入林軒田機(jī)器學(xué)習(xí)群（數(shù)字?1）、吳恩達(dá) deeplearning.ai 學(xué)習(xí)群（數(shù)字?2）。一定要備注：入哪個(gè)群（1 或 2 或 1+2）+ 地點(diǎn) + 學(xué)校/公司 + 昵稱。例如：1+上海+復(fù)旦+小牛。?

長按掃碼，申請(qǐng)入群

（添加人數(shù)較多，請(qǐng)耐心等待）

?

最新 AI 干貨，我在看?

與50位技術(shù)專家面對(duì)面20年技術(shù)見證，附贈(zèng)技術(shù)全景圖

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的收藏！AI 最全干货超级大列表，100+ 张速查表全了！的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。