Awesome-AI：人工智能掌握指南

精选文章、书籍、MOOC、信息图表等，涵盖人工智能、机器学习和深度学习。查看此GitHub 仓库

人工智能是一个引人入胜的话题，也是一个流行词，它已经存在多年，并将在未来很多年占据主导地位。当我与开发人员和学生交流时，我听到了关于机器学习、深度学习和人工智能的不同看法。有时，人们还会混淆人工智能、机器学习和深度学习究竟是相同还是不同。

我在演示文稿的第一张幻灯片里用了这张信息图。你可以很容易地看出

即使如此，他们中也很少有人像

作为人类，我们每个人都是不同的，学习的方式也各不相同。很少有人会通过读书来掌握某个主题，很少有人会看视频，也很少有人会参加在线 MOOC（大规模开放在线课程）或聚会。很少有人（包括我自己）喜欢用快速指南和速查表来快速学习和理解某个主题。

因此，为了解答这个问题，并满足大家对掌握人工智能的需求和兴趣，我构思并创建了一个GitHub 仓库，其中包含一些有趣的内容聚合。未来，我将在这里整理我在人工智能（机器学习 + 深度学习）领域的所有学习成果和精彩经历。

初学者——入门

文章

• 人工智能简介
• 人工智能、机器学习和认知计算的初学者指南
• 我应该使用哪种机器学习算法？
• 机器学习模型从构建到再训练的历程
• 通过语音和音频与此聊天机器人互动
• 使用机器学习对移动传感器数据进行异常检测

大规模开放在线课程

• edx 上的微软人工智能简介
• Google 机器学习速成课程简介

图书

• 《机器学习入门》，IBM 限量版 —  75 页
• 机器学习的渴望，作者：吴恩达 — 注册即可获得免费草稿 — 约 100 页

快速指南

• DZone 人工智能指南：机器学习和预测分析
• 什么是机器学习？
• MATLAB 深度学习简介
• Tensorflow 简介

备忘单

• 人工智能、神经网络、机器学习、深度学习和大数据的速查表
• 机器学习算法速查表 — sas.com
• 机器学习速查表

高级人工智能

大规模开放在线课程

• 深度学习.ai | Coursera by Andrew Ng  —  5 门课程
• 机器学习 | Coursera，作者：Andrew Ng

图书

• 深度学习，麻省理工学院出版社出版
• 理解机器学习：从理论到算法

有趣的读物

• 我们应该担心人工智能（AI）吗？
• 人工智能的未来：你的工作受到威胁了吗？—— 商业领袖

信息图表

• 人工智能“技术准备情况”信息图 来源：CallaghanInnovation
• AI时间线 来源：Apttus
• AI详细时间线 来源：Digital Intelligence Today

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