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Je collectionne du matériel pour enseigner les problèmes liés à l'IA aux personnes non techniques. Les liens devraient prévoir une compréhension générale de l'IA sans aller trop profondément dans les problèmes techniques. Veuillez contribuer!
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Nouveau départ également le wiki AI nouveau
| Lien vers le problème | Description |
|---|---|
| Technologies de tendance supérieures | Chale YouTube pour maîtriser les technologies de tendance supérieures, y compris l'intelligence artificielle |
| Ai4all | AI 4 Tous est une ressource pour les facilitateurs d'IA pour apporter l'IA aux universitaires et aux étudiants |
| Éléments de l'IA | Les éléments de l'IA sont un cours gratuit en ligne ouvert pour enseigner les principes de l'IA |
| Introduction visuelle à l'apprentissage automatique | L'introduction visuelle à l'apprentissage automatique est un beau site Web qui donne une introduction complète et facilement comprise la première rencontre avec l'apprentissage automatique |
| Introduction de CS50 à l'intelligence artificielle avec Python | Apprenez à utiliser l'apprentissage automatique à Python dans ce cours d'introduction sur l'intelligence artificielle. |
| Cours intensif pour l'IA | Il s'agit d'une série de vidéos amusante qui présente les étudiants et les éducateurs à l'intelligence artificielle et propose également des vidéos supplémentaires plus avancées. Découvrez les bases, les réseaux de neurones, les algorithmes et plus encore. |
| Tutoriel d'apprentissage automatique YouTuber Channel | Machine à apprentissage turorial de la chaîne YouTube pour débutant |
| Intelligence artificielle (IA) | Apprenez les principes fondamentaux de l'intelligence artificielle (IA) et appliquez-les. Concevoir des agents intelligents pour résoudre des problèmes du monde réel, y compris la recherche, les jeux, l'apprentissage automatique, la logique et les problèmes de satisfaction des contraintes |
| AI pour tout le monde par Andrew Ng | L'IA pour tout le monde est un cours en particulier pour les personnes issues de milieux non techniques pour comprendre les stratégies d'IA |
| À quelle distance est trop loin? L'âge de l'IA | Ceci est une série YouTube Orignals par Robert Downey |
| Fondamentaux de l'intelligence artificielle | Ce cours est destiné aux débutants absolus sans connaissance technique. |
| Algorithme de bandit (apprentissage automatique en ligne) | Aucune exigence de connaissances techniques, mais un sous-sol fondamental de la probabilité qui aiderait |
| Un guide de l'exécutif à l'IA | Ceci est un guide interactif pour enseigner aux professionnels de la façon dont ils pourraient utiliser l'intelligence artificielle dans leur entreprise |
| École de commerce de l'IA | Série de vidéos qui enseignent comment l'IA peut être intégrée dans diverses industries commerciales |
| Tutoriel d'intelligence artificielle pour les débutants | Cette vidéo vous fournira une connaissance complète et détaillée des concepts d'intelligence artificielle avec des exemples pratiques. |
| Tutoriel indonésien d'apprentissage automatique | Machine à enseignement turorial pour former un ordinateur pour débutant |
| Tutoriel de playlist YouTube indonésien AI | Tutoriel de playlist YouTube AI pour débutant |
| Méthodes de recherche de l'intelligence artificielle pour la résolution de problèmes par le professeur Deepak Khemani | Ces conférences vidéo sont pour les débutants absolus sans connaissance technique |
| Tutoriel AI Basics | Cette vidéo commence à partir des bases mêmes de l'IA et du ML, et a enfin une démo pratique du modèle de détection de numéro de données MNIST standard à l'aide de Keras et TensorFlow. |
| Tutoriel simple Brain.js | Cette vidéo explique une bibliothèque AI JavaScript très simple appelée Brain.js afin que vous puissiez facilement exécuter l'IA dans le navigateur. |
| Google AI | Un kit complet pour le fonctionnaire de Google pour que le gars non tech |
| Microsoft AI pour les débutants | Un programme autonome par Microsoft, qui comprend 24 leçons sur l'IA. |
| Lien vers le problème | Description |
|---|---|
| Machine enseignable | Utilisez une machine enseignable pour former un ordinateur pour reconnaître vos propres images, sons et poses |
| ecraft2learn | Ressource et espace interactif (Snap, un environnement de programmation visuelle comme Scratch) pour apprendre à créer des programmes d'IA |
| Google tirage rapide | Entraîner une IA à deviner des dessins |
| Générateur Deepdream | Fusionner des images à des rêves profonds en utilisant le générateur Deepdream |
| Créer ML | Construisez et former rapidement les modèles Core ML sur votre Mac sans code. |
| Outil What-if | Sonde visuellement le comportement des modèles d'apprentissage automatique formés, avec un codage minimal. |
| Métaranx | Utilisez et créez des outils d'intelligence artificielle pour analyser et prendre des décisions concernant vos données. Glisser-déposer. Pas de code. |
| évidemment.ai | Le processus total de construction d'algorithmes ML, d'explication des résultats et de prédiction des résultats en un seul clic. |
| Par & titre | Description |
|---|---|
| Intelligence artificielle | Page wikipedia de l'IA |
| Le guide d'IA non technique | L'un des bons articles de blog qui pourraient aider l'IA plus compréhensible pour les personnes sans expérience technique |
| Liai | Une introduction détaillée aux réseaux d'IA et de neurones |
| Intro de laïcs | L'introduction d'un profane à l'IA |
| IA et apprentissage automatique: un aperçu non technique | L'IA et l'apprentissage automatique: un aperçu non technique d'Oreilly eux-mêmes est un guide pour apprendre quiconque tout ce qu'ils doivent savoir sur l'IA, axé sur les non-techniques |
| Ce que les chefs d'entreprise doivent savoir sur l'intelligence artificielle | Court article qui résume les aspects essentiels de l'IA que les chefs d'entreprise doivent comprendre |
| Comment aucun code n'aura un impact sur l'avenir de l'IA conversationnelle | Une humble explication à l'état actuel de la convernation AI ineechatbots et comment il évolue avec la tendance actuelle de l'absence de codage. |
| Investigation | Explication de base de ce qu'est l'IA d'une manière très basique et complète |
| Packtpub | Un guide non programmeur sur l'apprentissage de l'apprentissage |
| Construit | Intelligence artificielle. Qu'est-ce que l'intelligence artificielle? Comment fonctionne l'IA? |
| Avenir de la vie | Avantages et risques de l'intelligence artificielle |
| NSDM India -arpit | 100+ outils d'IA pour les non-codeurs qui amélioreront votre marketing. |
| IA en marketing pour les startups et les spécialistes du marketing non techniques | Un guide pratique pour les personnes non techniques |
| Blog - maîtrise de l'apprentissage automatique | Blogs et articles de Jason Browniee sur ML |
| AI chatbots sans programmation | Les chatbots sont de plus en plus demandés parmi les entreprises mondiales. Ce cours vous apprendra à construire, analyser, déployer et monétiser les chatbots - avec l'aide d'IBM Watson et la puissance de l'IA. |
| Auteur | Livre | Description et notes |
|---|---|---|
| Ethem Alpaydin | Apprentissage automatique: la nouvelle IA | Théorie des graphiques avec des applications à l'ingénierie et à l'informatique. Un aperçu concis de l'apprentissage automatique - des programmes de compositeurs qui apprennent des données - qui sous-tend les applications qui incluent les systèmes de recommandation, la reconnaissance du visage et les voitures sans conducteur. |
| Charu C. Aggarwal | Réseaux de neurones et apprentissage en profondeur | Ce livre couvre à la fois des modèles classiques et modernes en Deep Learning. L'accent est mis sur la théorie et les algorithmes de l'apprentissage en profondeur. Le livre est également riche pour discuter de différentes applications afin de donner au praticien une saveur de la façon dont les architectures neuronales sont conçues pour différents types de problèmes. |
| Hal Daumé III | Un cours en apprentissage automatique | Le but de ce livre est de fournir une introduction douce et pédagogiquement organisée sur le terrain. Un deuxième objectif de ce livre est de fournir une vue de l'apprentissage automatique qui se concentre sur les idées et les modèles, pas sur les mathématiques. |
| Ian Goodfellow et Yoshua Bengio et Aaron Courville | Apprentissage en profondeur | Le livre commence par une discussion sur les bases de l'apprentissage automatique, y compris les mathématiques et les algorithmes appliqués nécessaires pour étudier efficacement l'apprentissage en profondeur du point de vue académique. Il n'y a pas de code couvert dans le livre, ce qui le rend parfait pour un passionné de l'IAI non technique. |
| Peter Harrington | Apprentissage automatique en action | (Source: https://github.com/kerasking/book-1/blob/master/ml%20machine%20learning%20in%20action.pdf) Ce livre agit comme un guide pour guider les nouveaux arrivants à travers les techniques nécessaires à l'apprentissage automatique ainsi que les concepts derrière les pratiques. |
| Jeff Heaton | Intelligence artificielle pour les humains | Ce livre aide ses lecteurs à obtenir un aperçu et une compréhension des algorithmes d'IA. Il est destiné à enseigner l'IA pour ceux qui n'ont pas de vastes antécédents mathématiques. Les lecteurs n'ont besoin que d'une connaissance de base de la programmation informatique et de l'algèbre universitaire. |
| John D. Kelleher, Brian Mac Namee et Aoife D'Arcy | Fondamentaux de l'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive des données: algorithmes, exemples travaillés et études de cas (la presse du MIT) | Ce livre couvre tous les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique, plongeant dans la théorie du sujet et utilisant des applications pratiques, des exemples de travail et des études de cas pour conduire les connaissances à la maison. |
| Deepak Khemani | [Un premier cours en intelligence artificielle] | Il s'agit d'un cours d'introduction sur l'intelligence artificielle, une approche basée sur les connaissances utilisant des agents partout et des algorithmes détaillés et bien structurés avec des preuves. Ce livre suit principalement une approche ascendante explorant les stratégies de base nécessaires à la résolution de problèmes sur la partie du renseignement. |
| Maxim Lapan | Apprentissage en renforcement profond - Deuxième édition | Apprentissage en renforcement profond, Second Edition est une version mise à jour et élargie du guide à succès des derniers outils et techniques d'apprentissage du renforcement (RL). Il vous fournit une introduction aux principes fondamentaux de RL, ainsi que la capacité pratique à coder les agents d'apprentissage intelligents à effectuer une gamme de tâches pratiques. |
| Tom M Mitchell | Apprentissage automatique | Ce livre couvre le domaine de l'apprentissage automatique, qui est l'étude des algorithmes qui permettent aux programmes informatiques de s'améliorer automatiquement grâce à l'expérience. Le livre est destiné à prendre en charge les cours de premier cycle de premier cycle et de lancement de niveau d'introduction en apprentissage automatique. |
| John Paul Mueller et Luca Massaron | Apprentissage automatique pour les mannequins | Ce livre vise à familiariser les lecteurs avec les concepts de base et les théories de l'apprentissage automatique et comment il s'applique au monde réel. Et "Dummies" se réfère ici aux débutants absolus sans arrière-plan technique. Le livre introduit un peu de codage dans Python et R utilisé pour enseigner aux machines à trouver des modèles et à analyser les résultats. À partir de ces petites tâches et modèles, nous pouvons extrapoler la façon dont l'apprentissage automatique est utile dans la vie quotidienne grâce à des recherches Web, des annonces Internet, des filtres par e-mail, une détection de fraude, etc. Avec ce livre, vous pouvez faire un petit pas dans le domaine de l'apprentissage automatique et nous pouvons apprendre un codage de base à Pyton et R (si vous êtes intéressé) |
| Michael Nielsen | Réseaux de neurones et apprentissage en profondeur | Introduction aux principes fondamentaux des réseaux de neurones et de l'apprentissage en profondeur en IA |
| Simon Rogers et Mark Girolami | Un cours en apprentissage automatique | Un premier cours en apprentissage automatique de Simon Rogers et Mark Girolami est le meilleur livre d'introduction pour ML actuellement disponible. Il combine la rigueur et la précision avec accessibilité, commence à partir d'une explication détaillée des fondements de base de l'analyse bayésienne dans les paramètres les plus simples, et va jusqu'aux frontières du sujet telles que les modèles de mélange infini, le GPS et le MCMC. |
| Peter Norvig | Paradigme de la programmation de l'intelligence artificielle | Les paradigmes de la programmation de l'IA sont le premier texte à enseigner des techniques de LISP communes avancées dans le contexte de la construction de principaux systèmes d'IA. En reconstruisant des programmes d'IA authentiques et complexes utilisant un LISP commun à la pointe de la technologie, le livre enseigne aux étudiants et aux professionnels de la façon de créer et de déboguer des programmes pratiques robustes, tout en démontrant un style de programmation supérieur et des concepts d'IA importants. |
| Stuart Russel et Peter Norvig | Intelligence artificielle: une approche moderne, 3e édition | Ceci est le manuel prescrit de mon cours d'introduction à l'Université AI. Cela commence à expliquer toutes les bases et définitions de ce qu'est l'IA, avant de se lancer dans les agents, les algorithmes et comment les appliquer. Russel est de l'Université de Californie à Berkeley. Norvig est de Google. |
| Richard S. Sutton et Andrew G. Barto | Apprentissage du renforcement: une introduction | L'apprentissage du renforcement, l'un des domaines de recherche les plus actifs de l'intelligence artificielle, est une approche informatique de l'apprentissage par lequel un agent essaie de maximiser la quantité totale de récompense qu'elle reçoit tout en interagissant avec un environnement complexe et incertain. |
| Alex Smola et Svn Vishwanathan | Introduction à l'apprentissage automatique | Fournit au lecteur un aperçu des vastes applications de ML, y compris certains outils de base des statistiques et de la théorie des probabilités. Comprend également des discussions sur les idées et les concepts sophistiqués. |
| Shai Shalev-Shwartz et Shai Ben-David | Comprendre l'apprentissage automatique de la théorie aux algorithmes | L'objectif principal de ce livre est de fournir une introduction rigoureuse, mais facile à suivre, aux principaux concepts sous-jacents. |
| Chandra SSV | Intelligence artificielle et apprentissage automatique | Ce livre est principalement destiné aux étudiants de premier cycle et de troisième cycle en informatique et en génie. Ce manuel couvre l'écart entre les contextes difficiles de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Il fournit le plus grand nombre d'études de cas et d'exemples élaborés. En plus de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, il couvre également divers types d'apprentissage comme l'apprentissage renforcé, supervisé, non supervisé et statistique. Il propose des algorithmes bien expliqués et des pseudo-codes pour chaque sujet, ce qui rend ce livre très utile pour les étudiants. |
| Oliver Theobald | Apprentissage automatique pour les débutants absolus: une introduction en anglais simple | Il s'agit d'un guide de ML débutant absolu. Des explications et des exemples visuels clairs et accessibles accompagnent les différents algorithmes pour s'assurer que les choses sont faciles à suivre. |
| Tom Taulli | Bases de l'intelligence artificielle: une introduction non technique | Ce livre vous donne une compréhension fondamentale de l'intelligence artificielle et de son impact. Il fournit une introduction non technique à des concepts importants tels que l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, le traitement du langage naturel, la robotique et plus encore. De plus, l'auteur élargit les questions entourant l'impact futur de l'IA sur les aspects qui incluent les tendances sociétales, l'éthique, les gouvernements, les structures d'entreprise et la vie quotidienne. |
| Cornelius Weber, Mark Elshaw, N. Michael Mayer | Apprentissage du renforcement | L'apprentissage est un aspect très important. Ce livre est sur l'apprentissage du renforcement qui implique d'effectuer des actions pour atteindre un objectif. Les 11 premiers chapitres de ce livre décrivent et prolongent la portée de l'apprentissage du renforcement. |
| John D. Kelleher, Brian Mac Namee, Aoife D'Arcy | Algorithmes, exemples travaillés et études de cas | Une introduction complète aux approches d'apprentissage automatique les plus importantes utilisées dans l'analyse prédictive des données, couvrant à la fois les concepts théoriques et les applications pratiques. |
