free ai resources

AIエンジニアを目指すための無料のAIリソースのキュレーションリスト

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AIとは何ですか？

人工知能（AI）とは、人間のように考え、行動を模倣するようにプログラムされた機械での人間の知能のシミュレーションを指します。この用語は、学習や問題解決などの人間の心に関連する特性を示す任意のマシンにも適用できます。

なぜAIを選ぶのですか？

人工知能は飛躍的に進んでいます。データサイエンス、機械学習、自然言語加工、およびAIのその他のサブ分野の分野での最近の研究は、一般的な人々の生活にすでに影響を与え始めています。 AIはもはや表面的な概念ではありません。ハイテクの巨人、企業、スタートアップによって、日常の問題を解決するためにすでに使用されています。そのため、AIをキャリアパスとして選択することは、長期的には本当にやりがいがあります。

あなたの職業が技術と直接関係していなくても、AIがすべての分野をいずれかの方法で混乱させると言われています。そのため、AIの仕組みを少なくとも基本的に理解する必要があります。

？無料のAIコース：

• EDXの人工知能-https：//www.edx.org/course/artificial-intelligence-ai
• Udacityの人工知能への紹介-https：//www.udacity.com/course/intro-to-retificial-intelligence - CS271
• 人工知能：スタンフォードによる原則とテクニック-http：//web.stanford.edu/class/cs221/
• Georgia TechによるRoboticsのためのUdacityの人工知能-https：//www.udacity.com/course/artificial-intelligence-for-robotics - CS373
• IBMのデータサイエンスおよび認知コンピューティングコース-https：//cognitiveclass.ai/
• ai -https：//www.elementsofai.com/の要素
• 建物ai -https：//buildingai.elementsofai.com/
• Intellipaatの人工知能-https：//intellipaat.com/academy/course/artificial-intelligence-free-course/
• EDX/ハーバード大学のCS50：Pythonを使用した人工知能の紹介-https：//www.edx.org/course/cs50s-introduction-troduction-to-artificial-intelligence-with-python
• Microsoft AI School -https：//aischool.microsoft.com/en-us/home
• Google AIで学ぶ-https：//ai.google/education/
• クラッシュコース - 人工知能https://www.youtube.com/watch?v=gvyyflov0aa&list=pl8dpuualjxto65led2p4_sb5xq51par_b

？無料の数学リソース：

ビデオ

• すべてのレベル/pre -u -http：//www.patrickjmt.com/
• すべてのレベル/pre -u -http：//www.khanacademy.org/
• 大学-http：//ocw.mit.edu/ocwweb/web/courses/courses/index.htm#mathematics
• 大学-https：//www.youtube.com/channel/ucohhuummrzaivx7bd4t2czg
• 大学-https：//www.youtube.com/channel/uc2-j2kmho0zvwipfkwoxoa/videos
• 大学-https：//www.youtube.com/channel/uc5y9h2kdrhzztwzjtlh4vba
• すべて-https：//www.youtube.com/channel/ucnvmxrmewvo9as-jfh6fqfg
• 大学-http：//www.youtube.com/user/njwildberger
• 大学-https：//www.youtube.com/user/mathdoctorbob
• 高校/大学-https：//www.youtube.com/channel/ucfbsz1b68ytekx0d6afdddq
• すべてのレベル/pre -u -http：//www.mathtv.com/
• すべてのレベル/pre -u -https：//www.youtube.com/user/profrobbob
• すべてのレベル/pre -u -http：//www.hippocampus.org/
• GCSEレベル-https：//www.youtube.com/user/schoolmaths

楽しみのために

• 3blue1brown https://www.youtube.com/channel/ucyo_jab_esufrv4b17ajtaw
• Mathologer https://www.youtube.com/channel/uc1_uais3r8vu6jjxwvastjg
• Mathologerii -https：//www.youtube.com/channel/uch74hc_7wyvzx1gxhleh6eg
• Vihart -https：//www.youtube.com/channel/ucogeu-1fig3rrdjhm9zs_wg
• Mindyourdecisions -https：//www.youtube.com/channel/uchnj59g7jezwty5gel8ea_g
• Tipping-Point-Math-https：//www.youtube.com/channel/ucjwowaox-c-nelnj_ygineg
• welchlabs -https：//www.youtube.com/channel/uconvfxxodg78tzh5nnu85ew
• Infiniteシリーズ-https：//www.youtube.com/channel/ucs4ahggtffrpkpcwsabn9g
• vsauce-https：//www.youtube.com/channel/uc6nsfpj9htcz5t-n3rm3-ha
• NumberPhile https://www.youtube.com/channel/ucoxcjq-8xidtyp3uz647v5a
• BlackPenredPen https://www.youtube.com/user/blackpenredpen
• AIおよびゲームYouTubeチャンネルhttps://www.youtube.com/channel/ucov_51f0betb6hj6gumxg3q
• AIと機械学習統一、Sebastian Schuchmann YouTube Channel https://www.youtube.com/c/sebastianschuchmannai

問題とオンラインノート/レフレンスの例

• 問題の例-http：//www.exampleproblems.com/
• インタラクション数学-http：//www.interactmath.com/
• Pauls Online Math Notes -http：//tutorial.math.lamar.edu/
• calculus org -http：//www.calculus.org/
• Wolfram Mathworld -http：//mathworld.wolfram.com/
• CTY Online AP＆College Math Resources -https：//sites.google.com/a/ctyonline.net/jdinoto/
• JSミルンのサイト-http：//www.jmilne.org/math/
• 数学の歴史-http：//www-history.mcs.st-and.ac.uk/
• Harvey Mudd Collegeのオンライン数学チュートリアル-http：//www.math.hmc.edu/calculus/tutorials/
• リアル（およびいくつかの複雑な）分析とプログラミング-http：//www.mathcs.org/

コンピューター代数システム

• SAGE -http：//www.sagemath.org/index.html
• Maxima -http：//maxima.sourceforge.net/
• Octave -http：//www.gnu.org/software/octave
• Wolfram Alpha- http://www.wolframalpha.com/
• Geogebra -http：//www.geogebra.org/cms
• pari/gp https://pari.math.ubordeaux.fr/

グラフィックと数学の視覚化

• Geogebra -http：//www.geogebra.org/cms
• gnuplot -http：//www.gnuplot.info/
• Garminder -http：//www.gapminder.org/
• Wolframデモンストレーションプロジェクト-http：//demonstrations.wolfram.com/
• wolframa -http：//www.wolframalpha.com/
• scipy- http://www.scipy.org/
• Microsoft Mathematics* -http：//www.microsoft.com/downloads/en/details.aspx?familyid=9caca722-5235-401c-8d3f-9e242b794c3a
• winplot -http：//math.exeter.edu/rparris/winplot.html
• デスモス-http：//desmos.com/calculator/
• Symbolab -http：//www.symbolab.com/
• Scilab -http：//www.scilab.org/

タイプセット（ラテックス）

• Texユーザーグループ-http：//www.tug.org/
• 包括的なTexアーカイブネットワーク-http：//www.ctan.org/
• 問題解決のアートチュートリアル-http：//www.artofproblemsolving.com/latex/aops_l_about.php
• Texpaste -http：//www.texpaste.com/
• Xfig -http：//www.xfig.org/
• DETEXTIFY -http：//detexify.kirelabs.org/classify.html？
• WriteLatex wysiwyg -https：//www.writelatex.com/
• ラテックスの例-http：//www.texample.net/

ブログ/記事

• Terry Tao -http：//terrytao.wordpress.com/
• アメリカ数学協会-http：//blogs.ams.org/blogonmathblogs/
• AMS通知-http：//www.ams.org/notices/
• N-カテゴリカフェ-https：//golem.ph.utexas.edu/category/
• Tim Gowers -http：//gowers.wordpress.com/
• add/xor/rol -http：//addxorrol.blogspot.com/
• 悪い絵のある数学-https：//mathwithbaddrawings.com/
• 数学∩プログラミング-https：//jeremykun.com/
• ほとんど仕事のように見えます-https：//jasmcole.com/
• Math3ma -https：//www.math3ma.com/
• Qiaochu Yuan -https：//qchu.wordpress.com/
• Carlos Matheus -https：//matheuscmss.wordpress.com/
• Burt Totaro -https：//burttotaro.wordpress.com/
• Igor Pak -https：//igorpak.wordpress.com/
• Alex Youcis -https：//ayoucis.wordpress.com/
• 低次元トポロジ-https：//ldtopology.wordpress.com/
• Jordan Ellenberg -https：//quomodocumque.wordpress.com/
• シークレットブログセミナー-https：//sbseminar.wordpress.com/
• Math Wizurd -http：//www.mathwizurd.com/calc

その他

• AcademiceArth.org -http：//www.academemicearth.org/subjects/mathematics
• 数学百科事典-http：//www.encyclopediaofmath.org/
• 推奨される書籍の大きなリスト、オンラインリソース-http：//hbpms.blogspot.com/
• 整数シーケンスのオンライン百科事典-http：//www.research.att.com/~njas/sequences/
• Mathim -http：//www.mathim.com/
• ニューラルネットワークとディープラーニングに関する無料の本-http：//neuralnetworksanddeeplearning.com/
• 人工知能に関する情報ウェブサイト-https：//intelligencereborn.com

他のリソースリスト

• Math Overflowの無料オンライン講義のリスト-http：//mathoverflow.net/questions/54430/video-lectures-of-mathematics-courses-abailable-for-free
• ソフトウェアエンジニア向けの機械学習のトップダウン学習パス-https：//github.com/zuzoovn/machine-learning-for-software-engineers
• 初心者向けの機械学習に関する楽しい学習プロジェクト-https：//elitedatascience.com/machine-learning-projects-for-beginners

無料の機械学習コース：

• Andrew Ngによる機械学習-https：//www.coursera.org/learn/machine -learning
• udacityによるMLへのイントロ-https：//www.udacity.com/course/intro-to-machine-learning-ud120
• EDXのデータからの学習（入門機械学習）-https：//www.edx.org/course/learning-from-data-introductory-machine-learning#！
• コーダーの機械学習の紹介-http：//course18.fast.ai/ml
• CMUによる統計機械学習-https：//www.youtube.com/watch?list=pltb9vq8wiacbk2xrtyn5t9uupdsnm7ye&v = zcmnu -3wkwo
• 機械学習用のCourseraのニューラルネットワーク-https：//www.youtube.com/watch?list=plorl3ht4jocdu872ghiywf6jwrk_snhz9&v=cbetc -urqak
• 機械学習用のKaggle Complete Roadmap -https：//www.kaggle.com/learn/overview
• EDXの機械学習の原則-https：//www.edx.org/course/principles-of-machine-rearning
• Courseraの機械学習の専門化-https：//www.coursera.org/specializations/machine -rearning
• Googleによる機械学習クラッシュコース-https：//developers.google.com/machine-learning/crash-course
• w3schoolsの機械学習コース-https：//www.w3schools.com/python/python_ml_getting_started.asp
• Kaggleでの機械学習コースへのイントロ-https：//www.kaggle.com/learn/intro-to-machine-rearning
• Kaggleの中間機械学習コース-https：//www.kaggle.com/learn/intermediate-machine-rearning
• Pythonを使用した機械学習-https：//cognitiveclass.ai/courses/machine-learning-with-python

？無料のデータサイエンスコース：

• IBM Data Science Professional Certificate-https：//www.coursera.org/professional-certificates/ibm-data-science
• データサイエンスのudacityイントロ-https：//www.udacity.com/course/intro-to-data-science-ud359
• Pythonのデータサイエンスの紹介-https：//www.coursera.org/learn/python-data- analysis
• データサイエンスの紹介改訂-https：//alison.com/course/introduction-to-data-science-revised
• データサイエンスのクラッシュコース-https：//www.coursera.org/learn/data-science-course

？無料の深い学習コース：

• Googleのディープラーニングコース - https://www.udacity.com/course/intro-to-tensorflow-for-deep-learning-ud187
• コーダーのための実用的な深い学習-https：//course.fast.ai/
• 基礎からの深い学習-https：//course.fast.ai/part2
• KaggleでTensorflowとKerasコースを使用したディープラーニングのイントロ-https：//www.kaggle.com/learn/intro-to-deep-learning
• ニューラルネットワークとディープラーニングに関する無料の本-http：//neuralnetworksanddeeplearning.com/

無料のNLPコース：

• 自然言語処理のコードファーストはじめに-https：//www.fast.ai/2019/07/08/fastai-nlp/
• deeplearning.aiによる自然言語処理の専門 - https：//www.coursera.org/specializations/natural-language-processing
• Kaggleの自然言語処理コース-https：//www.kaggle.com/learn/natural-language-processing

？§グラフィックスおよびビジョンコースの無料機械学習：

• CVPR 2020：ニューラルレンダリング-https：//www.neuralrender.com/

？データサイエンス競争ホスティングプラットフォーム：

• Kaggle -https：//www.kaggle.com/
• Analytics Vidhya -https：//www.analyticsvidhya.com/
• crowdanalytix -https：//www.crowdanalytix.com/community
• Innocentive -https：//www.innocentive.com/our-solvers/
• codalab -https：//competitions.codalab.org/
• Zindi -https：//zindi.africa/about
• aicrowd -https：//www.aicrowd.com/
• ドライブデータ-https：//www.drivendata.org/
• numerai -https：//numer.ai/
• Tianchi -https：//tianchi.aliyun.com/competition/gamelist/activeList
• Omdena -https：//omdena.com/
• hackerearth -https：//www.hackerearth.com/hackathon/explore/field/machine-learning/

？データセットリポジトリ：

• データワールド-https：//data.world/datasets/open-data
• Googleによるデータセット検索-https：//datasetsearch.research.google.com/
• Kaggle Dataset -https：//www.kaggle.com/datasets
• UCI機械学習リポジトリ-https：//archive.ics.uci.edu/
• Microsoft Open Dataset-https：//azure.microsoft.com/en-us/services/open-datasets/catalog/
• ucr -http：//timeseriesclassification.com/
• Tensorflowデータセット-https：//www.tensorflow.org/datasets/catalog/overview
• quandl -https：//www.quandl.com/

？大企業のAI研究：

• Appleでの機械学習-https：//machinelearning.apple.com/
• ai at uber -https：//www.uber.com/us/en/uberai/
• Careemでの機械学習-https：//blog.careem.com/en/tag/machine-learning/
• grabのデータサイエンス-https：//engineering.grab.com/categories/data-science/
• テスラのオートパイロットAI -https：//www.tesla.com/autopilotai
• AI at Microsoft -https：//www.microsoft.com/en-us/ai
• GoogleでのAI研究-https：//ai.google/research/
• Lyftの自動運転車の研究-https：//medium.com/lyftlevel5
• HuaweiでのAI研究-https：//www.huawei.com/en/industry-insights/technology/ai
• SamsungでのAI研究-https：//research.samsung.com/artificial-intelligence
• ai at alibaba -https：//damo.alibaba.com/labs/ai
• Gojekのデータサイエンス-https：//blog.gojekengineering.com/data-science/home
• Didi Chuxingのインテリジェントな輸送技術とセキュリティ-http：//www.didi-labs.com/
• Amazon Science -https：//www.amazon.science/
• ボルトのデータサイエンス-https：//medium.com/@boltapp
• Hitachiでの産業AI研究-https：//www.hitachi.com/rd/sc/aiblog/index.html

開発者リソース：

• Apple -https：//developer.apple.com/machine-learning/
• Facebook -https：//ai.facebook.com/tools/
• Google -https：//cloud.google.com/products/ai
• Microsoft -https：//docs.microsoft.com/en-us/ai/

？ YouTubeチャンネル：

• マサチューセッツ工科大学のコンピューターサイエンスおよび人工知能研究所 - https：//www.youtube.com/user/mitcsail/videos
• アレン人工知能研究所-https：//www.youtube.com/channel/uceqgmywchwvt6mfgglmuqq/videos
• deepmind -https：//www.youtube.com/channel/ucp7jmxsy2xbc3kcae0mhq-a/videos
• Applied AIコース-https：//www.youtube.com/channel/ucjintwke3-fmz2wueltwdvq/videos
• スタークラフト人工知能トーナメント-https：//www.youtube.com/user/certicky/videos
• Sentdex-データ分析チュートリアル-https：//www.youtube.com/c/sentdex/videos
• Amazon -Machine Learning University -https：//www.youtube.com/channel/uc12lqyqtqybxatys9aa7nuw
• Microsoft Research -https：//www.youtube.com/user/microsoftresearch
• ML/DL/データサイエンスのKrish Nayak -https：//www.youtube.com/user/krishnaik06
• TechWithtim -PythonおよびMLチュートリアル-https：//www.youtube.com/channel/uc4jx40jdee_tinbkjycv4sg
• Jabrils https://www.youtube.com/channel/ucqalleqpozdzc4jnuboveug

AIジョブサイト：

• Datayoshi -https：//www.datayoshi.com/
• AIジョブ-https：//aijobs.com/
• ai-jobs-https：//ai-jobs.net/
• 確かに-https：//www.indeed.com/q-artificial-intelligence-jobs.html
• Kaggle Jobs -https：//www.kaggle.com/jobs
• リモートAI/MLジョブ：https：//www.remoteaijobs.com/
• AIジョブボード：https：//aijobsboard.com/

AIブログ：

• データサイエンスに向けて：https：//towardsdatascience.com/
• 機械学習に向けて：https：//towardsml.com/
• AIに向けて：https：//medium.com/towards-artificial-intelligence
• fritz ai：https：//heartbeat.fritz.ai/
• バッチ：https：//www.deeplearning.ai/thebatch/
• AIトレンド：https：//www.aitrends.com/
• DeepMind：https：//deepmind.com/blog
• 人間になる：https：//becominghuman.ai
• バークレー人工知能研究：https：//bair.berkeley.edu/blog/
• IBM開発者：https：//developer.ibm.com/patterns/category/artificial-intelligence/
• Openai：https：//openai.com/
• MITニュース：https：//news.mit.edu/topic/artificial-intelligence2
• Baidu Research：http：//research.baidu.com/
• アルゴリズム：https：//algorithmia.com/blog
• 機械学習の習得：https：//machinelearningmastery.com/blog/
• OPENCVを学ぶ：https：//www.learnopencv.com/

AIチートシート：

• ベストオブAIチートシート：https：//becominghuman.ai/cheat-sheets-for-ai-neural-networks-machine-rearning-rearning-rearning-data-science-pdf-f22dc900d2d7
• スタンフォードCS229機械学習：https：//github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning
• スタンフォードCS230ディープラーニング：https：//github.com/afshinea/stanford-cs-230-deep-learning
• Stanford CS221人工知能：https：//github.com/afshinea/stanford-cs-221--artificial-intelligence
• AIチートシートのコレクション：http：//www.aicheatsheets.com/

貢献ガイドライン：

何かを追加する必要があると感じている場合、または何かを提案したいと思う場合は、PRを自由に開くことができます。何かを追加したい場合は、コミットメッセージは次のようにする必要があります。

？最大の露出を得て、より多くの人々がそれから利益を得ることができるように、レポを主演させてください！

重要な注意：すべての製品名、ロゴ、ブランドは、それぞれの所有者の財産です。このリポジトリで使用されるすべての会社、製品、およびサービス名は、識別目的のみを目的としています。これらの名前、ロゴ、ブランドの使用は、承認を意味するものではありません。