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对于想要学习 AI 的人来说,哪些资源是最有价值的?

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发表于 2023-5-8 14:47:04 | 显示全部楼层 |阅读模式
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发表于 2023-5-8 14:48:04 | 显示全部楼层

1. 机器学习课程:网上有很多免费的机器学习课程,包括 Coursera、Udacity、edX、Khan Academy 等。这些课程涵盖了机器学习的基础知识、算法和应用。
2. 开源工具库:Python 语言和 R 语言是机器学习领域最常用的语言,有很多免费的开源工具库可供使用,例如 Scikit-Learn、TensorFlow、Keras、PyTorch 等。
3. 论文和研究成果:了解机器学习领域最新的研究成果和论文,可以让你了解最先进的技术和算法。一些顶尖学术会议和期刊,如 NIPS、ICLR、CVPR、IJCAI、AAAI、ACL 等,是值得关注的目标。


4. 数据集:数据集是机器学习的基础,有很多公共的数据集供学习和实践使用,例如 MNIST、CIFAR、IMDB 等,在使用这些数据集时,可以更好地理解算法和模型。
5. 社区和论坛:参与机器学习社区和论坛,可以向其他学习者和专家寻求帮助和建议,同时也可以了解最新的研究和趋势。例如 Stack Overflow、Reddit 的机器学习板块、Kaggle 论坛等。
6. 实践项目:在实践机器学习中,最好的方法是通过实践项目来学习。您可以参加 Kaggle 竞赛,或从 GitHub 上下载和运行别人已经实现的项目,也可以自己构建一个项目并应用机器学习算法。
7. 讲座和研讨会:有很多机器学习讲座和研讨会可供选择。这些活动可以了解最新的技术和趋势,还有机会与专家和同行交流和讨论。

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