一文打尽人工智能和机器学习网络资源，反正我已经收藏了！

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编译：潇夜、大饼、蒋宝尚

近日，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。

本文罗列了以下几个方面的学习资源，供大家收藏：知名研究人员、人工智能研究机构、视频课程、博客、Medium、书籍、YouTube、Quora、Reddit、GitHub、播客、新闻订阅、科研会议、研究论文链接、教程以及各种小抄表。

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。下面我列出了20个专家，也给出了能够找到他们详细信息的网站。

• Sebastian Thrun：http://robots.stanford.edu
• Yann Lecun：http://yann.lecun.com
• Nando de Freitas：http://www.cs.ubc.ca/~nando/
• Andrew Ng：http://www.andrewng.org
• Daphne Koller：http://ai.stanford.edu/users/koller/
• Adam Coates：http://cs.stanford.edu/~acoates/
• Jürgen Schmidhuber：http://people.idsia.ch/~juergen/
• Geoffrey Hinton：http://www.cs.toronto.edu/~hinton/
• Terry Sejnowski：http://www.salk.edu/scientist/terrence-sejnowski/
• Michael Jordan：https://people.eecs.berkeley.edu/~jordan/
• Peter Norvig：http://norvig.com
• Yoshua Bengio：http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/yoshua_en/
• Ian Goodfellow：http://www.iangoodfellow.com
• Andrej Karpathy：http://karpathy.github.io
• Richard Socher：http://www.socher.org
• Demis Hassabis：http://demishassabis.com
• Christopher Manning：https://nlp.stanford.edu/~manning/
• Fei-Fei Li：http://vision.stanford.edu/people.html
• François Chollet：https://scholar.google.com/citations?user=VfYhf2wAAAAJ&hl=en
• Larry Carin：http://people.ee.duke.edu/~lcarin/
• Dan Jurafsky：https://web.stanford.edu/~jurafsky/
• Oren Etzioni：http://allenai.org/team/orene/

人工智能研究机构

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许多研究机构致力于促进人工智能的研究与开发。下面我列出了一些机构的网站。

• OpenAI(推特关注数12.7万)：https://openai.com
• DeepMind(推特关注数8万)：https://deepmind.com
• Google Research(推特关注数110万)：https://research.googleblog.com
• AWS AI(推特关注数140万)：https://aws.amazon.com/blogs/ai/
• Facebook AI Research：https://research.fb.com/category/facebook-ai-research-fair/
• Microsoft Research(推特关注数34.1万)：https://www.microsoft.com/en-us/research/
• Baidu Research(推特关注数1.8万)：http://research.baidu.com
• IntelAI(推特关注数2千)：https://software.intel.com/en-us/ai-academy
• AI²(推特关注数4.6千)：http://allenai.org
• 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只提供免费内容的链接。下面我列出的这些免费课程可以让你学上好几个月：

• Coursera — Machine Learning (Andrew Ng)：https://www.coursera.org/learn/machine-learning#syllabus
• Coursera — Neural Networks for Machine Learning (Geoffrey Hinton)：https://www.coursera.org/learn/neural-networks
• Machine Learning (mathematicalmonk)：https://www.youtube.com/playlist?list=PLD0F06AA0D2E8FFBA
• Practical Deep Learning For Coders (Jeremy Howard & Rachel Thomas)：http://course.fast.ai/start.html
• Stanford CS231n — Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (Winter 2016)：https://www.youtube.com/watch?v=g-PvXUjD6qg&list=PLlJy-eBtNFt6EuMxFYRiNRS07MCWN5UIA
• 斯坦福CS231n【中字】视频，大数据文摘经授权翻译：http://study.163.com/course/introduction/1003223001.htm
• Stanford CS224n — Natural Language Processing with Deep Learning (Winter 2017)：https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5Jsnh1rnUwq_TcylNr7EkRe6
• Oxford Deep NLP 2017 (Phil Blunsom et al.)：https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/lectures
• 牛津Deep NLP【中字】视频，大数据文摘经授权翻译：http://study.163.com/course/introduction/1004336028.htm
• Reinforcement Learning (David Silver)：http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching.html
• Practical Machine Learning Tutorial with Python (sentdex)：https://www.youtube.com/watch?list=PLQVvvaa0QuDfKTOs3Keq_kaG2P55YRn5v&v=OGxgnH8y2NM

油管 YouTube

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YouTube上有很多频道或者用户都经常会发布一些AI或者机器学习相关的内容，我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。

• sendex(22.5万订阅，2100万次观看)：https://www.youtube.com/user/sentdex
• Siraj Raval(14万订阅，500万次观看)：https://www.youtube.com/channel/UCWN3xxRkmTPmbKwht9FuE5A
• Two Minute Papers(6万订阅，330万次观看)：https://www.youtube.com/user/keeroyz
• DeepLearning.TV(4.2万订阅，140万观看)：https://www.youtube.com/channel/UC9OeZkIwhzfv-_Cb7fCikLQ
• Data School(3.7万订阅，180万次观看)：https://www.youtube.com/user/dataschool
• Machine Learning Recipes with Josh Gordon(32.4万次观看)：https://www.youtube.com/playlist?list=PLOU2XLYxmsIIuiBfYad6rFYQU_jL2ryal
• Artificial Intelligence — Topic(1万订阅)：https://www.youtube.com/channel/UC9pXDvrYYsHuDkauM2fLllQ
• Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2)(1.6千订阅，6.9万次观看)：https://www.youtube.com/channel/UCEqgmyWChwvt6MFGGlmUQCQ
• Machine Learning at Berkeley(634订阅，4.8万次观看)：https://www.youtube.com/channel/UCXweTmAk9K-Uo9R6SmfGtjg
• Understanding Machine Learning — Shai Ben-David(973订阅，4.3万次观看)：https://www.youtube.com/channel/UCR4_akQ1HYMUcDszPQ6jh8Q
• 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。

下面我会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。

• Andrej Karpathy(推特关注数6.9万)：http://karpathy.github.io
• i am trask(推特关注数1.4万)：http://iamtrask.github.io
• Christopher Olah(推特关注数1.3万)：http://colah.github.io
• Top Bots(推特关注数1.1万)：http://www.topbots.com
• WildML(推特关注数1万)：http://www.wildml.com
• Distill(推特关注数9千)：https://distill.pub
• Machine Learning Mastery(推特关注数5千)：http://machinelearningmastery.com/blog/
• FastML(推特关注数5千)：http://fastml.com
• Adventures in NI(推特关注数5千)：https://joanna-bryson.blogspot.de
• Sebastian Ruder(推特关注数3千)：http://sebastianruder.com
• Unsupervised Methods(推特关注数1.7千)：http://unsupervisedmethods.com
• Explosion(推特关注数1千)：https://explosion.ai/blog/
• Tim Dettmers(推特关注数1千)：http://timdettmers.com
• When trees fall…(推特关注数265)：http://blog.wtf.sg
• ML@B(推特关注数80)：https://ml.berkeley.edu/blog/

Medium平台上的作者

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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。

• Robbie Allen：https://medium.com/@robbieallen
• Erik P.M. Vermeulen：https://medium.com/@erikpmvermeulen
• Frank Chen：https://medium.com/@withfries2
• azeem：https://medium.com/@azeem
• Sam DeBrule：https://medium.com/@samdebrule
• Derrick Harris：https://medium.com/@derrickharris
• Yitaek Hwang：https://medium.com/@yitaek
• samim：https://medium.com/@samim
• Paul Boutin：https://medium.com/@Paul_Boutin
• Mariya Yao：https://medium.com/@thinkmariya
• Rob May：https://medium.com/@robmay
• Avinash Hindupur：https://medium.com/@hindupuravinash

书籍

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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，我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

• Understanding Machine Learning From Theory to Algorithms：http://www.cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf
• Machine Learning Yearning：http://www.mlyearning.org
• A Course in Machine Learning：http://ciml.info
• Machine Learning：https://www.intechopen.com/books/machine_learning
• Neural Networks and Deep Learning：http://neuralnetworksanddeeplearning.com
• Deep Learning Book：http://www.deeplearningbook.org
• Reinforcement Learning: An Introduction：http://incompleteideas.net/sutton/book/the-book-2nd.html
• Reinforcement Learning：https://www.intechopen.com/books/reinforcement_learning

自然语言处理

• Speech and Language Processing (3rd ed. draft)：https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/
• Natural Language Processing with Python：http://www.nltk.org/book/
• An Introduction to Information Retrieval：https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/irbook.html

数学

• Introduction to Statistical Thought：http://people.math.umass.edu/~lavine/Book/book.pdf
• Introduction to Bayesian Statistics：https://www.stat.auckland.ac.nz/~brewer/stats331.pdf
• Introduction to Probability：https://www.dartmouth.edu/~chance/teaching_aids/books_articles/probability_book/amsbook.mac.pdf
• Think Stats: Probability and Statistics for Python programmers：http://greenteapress.com/wp/think-stats-2e/
• The Probability and Statistics Cookbook：http://statistics.zone
• Linear Algebra：http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/book.pdf
• Linear Algebra Done Wrong：http://www.math.brown.edu/~treil/papers/LADW/book.pdf
• Linear Algebra, Theory And Applications：https://math.byu.edu/~klkuttle/Linearalgebra.pdf
• Mathematics for Computer Science：https://courses.csail.mit.edu/6.042/spring17/mcs.pdf
• Calculus：https://ocw.mit.edu/ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf
• 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。

• 计算机科学 (560万关注)：https://www.quora.com/topic/Computer-Science
• 机器学习 (110万关注)：https://www.quora.com/topic/Machine-Learning
• 人工智能 (63.5万关注)：https://www.quora.com/topic/Artificial-Intelligence
• 深度学习 (16.7万关注)：https://www.quora.com/topic/Deep-Learning
• 自然语言处理 (15.5 万关注)：https://www.quora.com/topic/Natural-Language-Processing
• 机器学习分类(11.9万关注)：https://www.quora.com/topic/Classification-machine-learning
• 通用人工智能(8.2万 关注)：https://www.quora.com/topic/Artificial-General-Intelligence
• 卷积神经网络 (2.5万关注)：https://www.quora.com/topic/Convolutional-Neural-Networks-1?merged_tid=360493
• 计算语言学(2.3万关注)：https://www.quora.com/topic/Computational-Linguistics
• 循环神经网络(1.74万关注)：https://www.quora.com/topic/Recurrent-Neural-Networks-RNNs

Reddit

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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。

• /r/MachineLearning (11.1万订阅)：https://www.reddit.com/r/MachineLearning
• /r/robotics/ (4.3万订阅)：https://www.reddit.com/r/robotics/
• /r/artificial (3.5万订阅)：https://www.reddit.com/r/artificial/
• /r/datascience (3.4万订阅)：https://www.reddit.com/r/datascience
• /r/learnmachinelearning (1.1万订阅)：https://www.reddit.com/r/learnmachinelearning/
• /r/computervision (1.1万订阅)：https://www.reddit.com/r/computervision
• /r/MLQuestions (8千订阅)：https://www.reddit.com/r/MLQuestions
• /r/LanguageTechnology (7千订阅)：https://www.reddit.com/r/LanguageTechnology
• /r/mlclass (4千订阅)：https://www.reddit.com/r/mlclass
• /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：

• 机器学习(6千个项目)：https://github.com/search?o=desc&q=topic%3Amachine-learning+&s=stars&type=Repositories&utf8=✓
• 深度学习(3千个项目)：https://github.com/search?q=topic%3Adeep-learning&type=Repositories
• Tensorflow (2千个项目)：https://github.com/search?q=topic%3Atensorflow&type=Repositories
• 神经网络(1千个项目)：https://github.com/search?q=topic%3Aneural-network&type=Repositories
• 自然语言处理(1千个项目)：https://github.com/search?utf8=✓&q=topic%3Anlp&type=Repositories

播客

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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。

• Concerning AI：https://concerning.ai
• his Week in Machine Learning and AI：https://twimlai.com
• The AI Podcast：https://blogs.nvidia.com/ai-podcast/
• Data Skeptic：http://dataskeptic.com
• Linear Digressions：https://itunes.apple.com/us/podcast/linear-digressions/id941219323
• Partially Derivative：http://partiallyderivative.com
• O’Reilly Data Show：http://radar.oreilly.com/tag/oreilly-data-show-podcast
• Learning Machines 101：http://www.learningmachines101.com
• The Talking Machines：http://www.thetalkingmachines.com
• Artificial Intelligence in Industry：http://techemergence.com
• Machine Learning Guide：http://ocdevel.com/podcasts/machine-learning

新闻订阅

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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。

• The Exponential View：https://www.getrevue.co/profile/azeem
• AI Weekly：http://aiweekly.co
• Deep Hunt：https://deephunt.in
• O’Reilly Artificial Intelligence Newsletter：http://www.oreilly.com/ai/newsletter.html
• Machine Learning Weekly：http://mlweekly.com
• Data Science Weekly Newsletter：https://www.datascienceweekly.org
• Machine Learnings：http://subscribe.machinelearnings.co
• Artificial Intelligence News：http://aiweekly.co
• When trees fall…：https://meetnucleus.com/p/GVBR82UWhWb9
• WildML：https://meetnucleus.com/p/PoZVx95N9RGV
• Inside AI：https://inside.com/technically-sentient
• Kurzweil AI：http://www.kurzweilai.net/create-account
• Import AI：https://jack-clark.net/import-ai/
• The Wild Week in AI：https://www.getrevue.co/profile/wildml
• Deep Learning Weekly：http://www.deeplearningweekly.com
• Data Science Weekly：https://www.datascienceweekly.org
• KDnuggets Newsletter：http://www.kdnuggets.com/news/subscribe.html?qst

科研会议

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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

• NIPS (Neural Information Processing Systems)：https://nips.cc
• ICML (International Conference on Machine Learning)：https://2017.icml.cc
• KDD (Knowledge Discovery and Data Mining)：http://www.kdd.org
• ICLR (International Conference on Learning Representations)：http://www.iclr.cc
• ACL (Association for Computational Linguistics)：http://acl2017.org
• EMNLP (Empirical Methods in Natural Language Processing)：http://emnlp2017.net
• CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition)：http://cvpr2017.thecvf.com
• ICCV (International Conference on Computer Vision)：http://iccv2017.thecvf.com

专业会议

• O’Reilly Artificial Intelligence Conference：https://conferences.oreilly.com/artificial-intelligence/
• Machine Learning Conference (MLConf)：http://mlconf.com
• AI Expo (North America, Europe, World)：https://www.ai-expo.net
• AI Summit：https://theaisummit.com
• AI Conference：https://aiconference.ticketleap.com/helloworld/

研究论文

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你可以在网上浏览或者搜索已经发布的学术论文。

arXiv.org的主题类别

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。

• Artificial Intelligence：https://arxiv.org/list/cs.AI/recent
• Learning (Computer Science)：https://arxiv.org/list/cs.LG/recent
• Machine Learning (Stats)：https://arxiv.org/list/stat.ML/recent
• NLP：https://arxiv.org/list/cs.CL/recent
• 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

• Neural Networks (17.9万条结果)：https://www.semanticscholar.org/search?q=%22neural%20networks%22&sort=relevance&ae=false
• Machine Learning (9.4万条结果)：https://www.semanticscholar.org/search?q=%22machine%20learning%22&sort=relevance&ae=false
• Natural Language (6.2万条结果)：https://www.semanticscholar.org/search?q=%22natural%20language%22&sort=relevance&ae=false
• Computer Vision (5.5万条结果)：https://www.semanticscholar.org/search?q=%22computer%20vision%22&sort=relevance&ae=false
• Deep Learning (2.4万条结果)：https://www.semanticscholar.org/search?q=%22deep%20learning%22&sort=relevance&ae=false
• 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

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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哟~~~

原文链接：

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

【本文是51CTO专栏机构大数据文摘的原创译文，微信公众号“大数据文摘（ id: BigDataDigest）”】

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