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素晴らしい人工知能（AI）

これは、人工知能（AI）ツール、コース、書籍、講義、論文のキュレーションリストです。 AI、または人工知能は、人間のような知能を必要とするタスクを実行できるマシンの作成に焦点を当てたコンピューターサイエンスの分野です。これらのタスクには、学習、推論、問題解決、自然言語の理解、パターンの認識が含まれます。 AIは、人間の認知機能を模倣し、エクスペリエンスに基づいてパフォーマンスを改善し、新しい入力に適応し、人間のようなタスクを実行できるマシンを作成することを目指しています。

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コンテンツ

1. ツール
2. コース
3. 本
4. プログラミング
5. 哲学
6. 無料コンテンツ
7. コード
8. ビデオ
9. 学ぶ
10. 組織
11. ジャーナル
12. 競技
13. ニュースレター
14. その他

ツール

チャット

• チャットGPT ChatGptは、無料のAIシステムです。これにより、ユーザーは会話に参加し、洞察を得、タスクを自動化し、AIの未来をすべて1か所で目撃できます。
• Gemini Geminiは、Google AIに直接アクセスできます。執筆、計画、学習などの助けを借りてください。
• Claude Claudeは、さまざまなアプリケーションで使用できる基礎AIモデルのファミリーです。 Claude.aiのClaudeと直接相談して、アイデアをブレインストーミングしたり、画像を分析したり、長いドキュメントを処理したりできます

画像

• Midjourney AI画像生成
• Dall・E 2 Dall・E 3は、自然な言語の説明から現実的な画像と芸術を作成できるAIシステムです。

ビデオ

• Sora Soraは、テキストの指示から現実的で想像力豊かなシーンを作成できるテキスト間AIモデルです。
• 滑走路AIビデオ生成

商業ツール

• タスクの構築、トレーニング、および展開AIエージェントは、タスク、調査、コラボレーションを自動化するためのエージェントを自動化し、展開します

コース

• 人工知能の紹介（AI） - CourseraのIBMからのAIの高レベルの紹介
• 生成AIの紹介 - CourseraのGoogleからの生成AIの初心者レベルの紹介
• CS50の人工知能のイントロ - このコースでは、現代の人工知能の基礎での概念とアルゴリズムを探ります
• MIT：ディープラーニングへのイントロ - 深い学習方法とアプリケーションを導入するためにMITで設計された7日間のブートキャンプ
• ディープブルーベリー：ディープラーニングブック - CNNS、LSTMS、RNNS、VAES、GANS、DQN、A3Cなどのディープラーニングアーキテクチャの基本を学ぶための自己学習者のための無料の5週間の計画計画
• 深い補強学習で紡がれます - オープンライによる無料の深い補強学習コース
• MIT人工知能ビデオ-MITAIコース
• 動きの深い学習 - 枠組みのない深い学習とニューラルネットワークを学ぶための初心者のコース。
• 人工知能の紹介 - AIの基礎を学びます。ピーター・ノーヴィグが運営するコース
• EDX人工知能 - コースでは、インテリジェントコンピューターシステムの設計の根底にある基本的なアイデアとテクニックを紹介します
• ロボット工学用の人工知能 - このクラスは、確率的推論、計画と検索、ローカリゼーション、追跡、制御など、人工知能の基本的な方法を教えてくれます。
• 機械学習 - 監視されていない監視されていない学習のための基本的な機械学習アルゴリズム
• ディープラーニング - Tensorflowを使用したディープラーニングの入門コース。
• スタンフォード統計学習 - 線形および多項式回帰、ロジスティック回帰、線形判別分析に焦点を当てた機械学習に関する導入コース。交差検証とブートストラップ、モデル選択および正規化方法（尾根とラッソ）;非線形モデル、スプライン、および一般化された添加剤モデル。樹木ベースの方法、ランダムフォレスト、ブースト。サポートベクトルマシン。
• 知識ベースの人工知能 - 象徴的なAIに焦点を当てた人工知能に関するジョージア工科大学のコース。
• ディープRLブートキャンプ講義 - ディープ補強ブートキャンプ講義 - 2017年8月
• Google Machine Machine Learning Crash Crashコースによる機械学習クラッシュコースでは、ビデオ講義、現実世界のケーススタディ、実践的な練習演習を備えた一連のレッスンがあります。
• GoogleによるPythonクラスこれは、Pythonを学びたいと思うプログラミングエクスペリエンスを少し持つ人々のための無料のクラスです。クラスには、書かれた資料、講義ビデオ、およびPythonコーディングを練習するための多くのコードエクササイズが含まれています。
• ディープラーニングクラッシュコースこのLiveVideoコースでは、機械学習の専門家Oliver Zeigermannは、深い学習の基本を教えてくれます。
• 人工知能：現代的なアプローチ-Stuart Russell＆Peter Norvig
  • また、「人工知能：現代アプローチ」の各章で分割された推奨読書のリストを閲覧することも検討してください。
• 人工知能プログラミングのパラダイム：一般的なLISPのケーススタディ - AIプログラミングのパラダイムは、主要なAIシステムを構築するという文脈で高度な共通LISPテクニックを教える最初のテキストです。
• 強化学習：紹介 - 補強学習に関するこの入門的な教科書は、人工知能、運用研究、ニューラルネットワーク、および制御システムのエンジニアと科学者を対象としており、心理学者や神経科学者にとっても興味深いことを願っています。
• 人工知能のケンブリッジハンドブック - 非専門家向けに書かれた、それは規律の基礎、主要な理論、主要な研究分野、さらに人工生活などの関連するトピックをカバーしています
• 感情マシン：常識的思考、人工知能、そして人間の心の未来 - この心を拡大する本では、科学の先駆者であるマーヴィン・ミンスキーは画期的な研究を続け、私たちの心の仕組みのための魅力的な新しいモデルを提供します
• 人工知能：新しい統合 - 基本的な反応剤から始まるニルソンは、AIで最も重要で永続的なアイデアを説明するために、認知馬力を徐々に増やします
• 知性について - ホーキンスは、人間の脳がどのように機能するかについての強力な理論を開発し、コンピューターがインテリジェントではない理由と、この新しい理論に基づいて、最終的にインテリジェントマシンを構築できる方法を説明します。 audible.comから入手可能なオーディオバージョンもあります
• 心を創造する方法-Kurzweilは、脳の仕組み、心がどのように出現するか、脳コンピューターのインターフェイス、そして世界の問題に対処するために私たちの知性の力を大幅に高めることの意味を議論します
• ディープラーニング - グッドフェロー、ベンギオ、コースビルのディープラーニング、数学的および概念的背景、業界で使用される深い学習技術、研究の観点をカバーする幅広いトピックの紹介。
• 統計学習の要素：データマイニング、推論、および予測 - ヘイスティとチブシラニは、監視された学習（予測）から、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、分類ツリー、ブーストなど、監視されていない学習まで、あらゆる本のこのトピックの最初の包括的な治療を含む委任されていない学習まで、幅広いトピックをカバーしています。
• ディープラーニングとゲームのゲーム - ディープラーニングとゲームのゲームは、ゴープレイAIを構築することにより、深い学習の力を複雑な人間風味の推論タスクに適用する方法を教えてくれます。マシンとディープラーニングの基礎にさらされた後、Pythonを使用してボットを構築し、ゲームのルールを教えます。
• 検索のディープラーニング - 検索のディープラーニングは、検索パフォーマンスを改善するためのニューラルネットワーク、NLP、および深い学習技術を活用する方法を教えてくれます。
• Pytorchを使用したディープラーニング-Pytorchはこれらの超大国を手に入れ、快適なPython体験を提供し、すぐに始めて、あなたとあなたの深い学習スキルをあなたと一緒に成長させます。 Pytorchとの深い学習は、その旅を魅力的で楽しいものにします。
• 深い補強学習中の学習 - 行動中の深い補強学習は、あなた自身のプロジェクトに実装するために必要な実践的なスキルとテクニックとともに、深い強化学習の基本的な概念と用語を教えてくれます。
• グローキングディープ補強学習 - グローキングディープ強化学習は、例、イラスト、エクササイズ、クリスタルクリアな教育を使用して、この強力な機械学習アプローチを紹介します。
• Fusion in Action -Fusion in Actionは、ドキュメントやデータ検索、分散データクラスタリングなど、フル機能のデータ分析パイプラインを構築することをお勧めします。
• 現実世界の自然言語処理 - Pythonを使用して実用的なNLPアプリケーションを作成する方法に関するアーリーアクセスの本。
• グローキング機械学習 - 最も価値のある機械学習技術を紹介するアーリーアクセスの本。
• AIで成功する - 成功したAIプロジェクトを管理し、AIを実際の状況に適用するための紹介。
• AIの要素（パート1）-Reaktor/Helsinki大学 - AIの紹介は、AIが何であるか、AIで何が可能である（不可能）、それが私たちの生活にどのように影響するかを知ることに興味があるすべての人にとって無料のオンラインコースです。複雑な数学やプログラミングは必要ありません。
• 必須の自然言語処理 - 実用的な手法、多数のPythonベースの例、現実世界のケーススタディを備えたNLPへの実践的なガイド。
• Kaggleのマイクロコース - PythonからDeep Learningに至るまでの実用的で実践的な知識を提供することにより、一連のマイクロコース。
• 自然言語処理のための転送学習 - 関連するMLコンセプトでスピードを上げ、NLPの転送学習に分割する本。
• （スタンフォードディープラーニングシリーズ] [https://www.youtube.com/playlist?list=ploromvodv4roabxsyghtsbvuz4g_yqhob]
• Amazon Machine Learning Developer Guide-多くの実用的な使用でMLの概念と戦略を紹介するML開発者向けの本。
• 機械学習観測可能性コース - セルフガイドコースは、効果的な機械学習の観測性のための直観、数学、およびベストプラクティスをカバーしています。
• 人間のための機械学習 - 数学、コード、実世界の例を伴う一連のシンプルで単純な英語の説明。

本

• 人間のための機械学習（Mere andその他） - 機械学習とRプログラミング言語の使用の基本を提供するアーリーアクセスの本。
• 機械学習の仕組み - Mostafa Samir。実用的な側面と理論的側面の両方から機械学習を脅迫的でない方法で紹介するアーリーアクセスの本。
• MachineLearningwithtensorflow2edは、Tensorflow 1.14.1を使用して、回帰、分類、監視されていないクラスタリング、強化学習、自動エンコーダー、畳み込みニューラルネットワーク、RNNS、LSTMを含む汎用機械学習技術に関する本です。
• サーバーレス機械学習 - コード指向のアプローチを使用して、AWS、Azure、GCPなどのパブリッククラウドで機械学習システムをトレーニングおよび展開する方法に関する機械学習エンジニア向けの本。
• 100ページの機械学習ブック - 100ページで機械学習について知る必要があるすべて、監督された監視されていない学習、SVM、ニューラルネットワーク、アンサンブルメソッド、勾配降下、クラスター分析と次元の削減、自動エンコーダーと転送学習、機能工学、ハイパーパラメーターチューニング。
• 機械学習への信頼 - あなたのAIを信頼できるパートナーにする方法に関する経験豊富なデータ科学者と機械学習エンジニアのための本。説明可能で、堅牢で、透明で、公平性のために最適化された機械学習システムを構築します。
• 生成AIアクション - テキスト、画像、コードなどの生成AIツールを組織の戦略やプロジェクトに追加する方法を正確に追加する本。

プログラミング

• 人工知能のためのPrologプログラミング - プロログと人工知能のこのベストセラーガイドは、プロログの基本的なメカニズムを使用して興味深いAIの問題を解決する技術に集中しています。
• AIアルゴリズム、データ構造、イディオムProlog、Lisp、Java -PDFはこちら
• 機械学習用のPythonツール
• 人工知能用のPython

哲学

• スーパーインテリジェンス - スーパーインテリジェンスは質問をします：機械が一般的な知性の人間を上回るとどうなりますか？
• 私たちの最終的な発明：人工知能と人間の時代の終わり - 私たちの最終的な発明は、高度なAIの無意味な追求の危険を探ります。これまで、人間の知性にはライバルがありませんでした。知性が私たち自身の小人をwarった存在と共存できますか？そして、彼らは私たちを許可しますか？
• 心を創造する方法：人間の思考の秘密が明らかにされた - Googleのエンジニアリングディレクターであるレイ・クルツヴァイルは、脳の逆エンジニアリングのプロセスを調査して、それがどのように機能するかを正確に理解し、その知識を適用して非常にインテリジェントなマシンを作成しました。
• 心、脳、およびプログラム - 有名な「中国の部屋」思想実験を含む哲学者ジョン・サールによる1980年の論文。それはおそらく、「心」または「意識」を持っている強いAIの概念に対する最も有名な攻撃であり、AIと心の哲学の交差点に興味がある人にとっては興味深い読み物です。
• Gödel、Escher、Bach：An Eternal Golden Braid- Douglas Hofstadterによって書かれ、「ルイスキャロルの精神で心と機械に関する比phor的なフーガー」というタグラインされた数学、対称性、インテリジェンスの基本的な概念への信じられないほどの概念へのこの信じられないほどの概念へのこの信じられないほどの旅に、1979年には、主要なテーマを称賛します。 0は、特別なパターンで配置されています。
• 生命3.0：人工知能の時代に人間であること - MITの物理学教授であるマックス・テグマークは、人工知能が犯罪、戦争、正義、仕事、社会にどのように影響するか、そして近い将来の両方で人間であるという感覚について説明します。

無料コンテンツ

• 計算エージェントの基礎 - この本はケンブリッジ大学出版局によって出版されています
• 人工知能の探求 - この本は、18世紀の（そして以前の）先駆者の初期の夢から、今日のAIエンジニアのより成功した仕事まで、主題の歴史をたどります。
• スタンフォードCS229-機械学習 - このコースは、機械学習と統計パターン認識の幅広い紹介を提供します。
• コンピューターと思考：人工知能の実用的な紹介 - この本は、問題解決や自然言語の理解など、人間の活動のコンピューターシミュレーションをカバーしています。コンピュータービジョン; AIツールとテクニック。 AIプログラミングの紹介。認知のシンボリックおよびニューラルネットワークモデル。心と知性の性質。 AIと認知科学の社会的意味。
• Society of Mind -Marvin Minskyの心の仕組みに関する独創的な作品。多くの象徴的なAIの概念は、この基礎から派生しています。
• 人工知能と分子生物学 - 現在の体積は、現代のAI/MB研究におけるヌクレオチドから抽象的な概念まで、その範囲の探査を橋渡しする努力です。
• 人工知能の教育的影響の簡単な紹介 - この本は、問題を解決し、タスクを達成するための援助として、人工知能の現在の使用の教育的影響のいくつかについて、保存者やサービスの教師が学ぶのに役立つように設計されています。
• 百科事典：Computational Intelligence-ScholarPediaは、世界中の学術専門家によって書かれ、維持されている査読付きオープンアクセス百科事典です。
• 倫理的人工知能 - 倫理的人工知能の問題を分析するために、いくつかのピアレビューされた論文と新しい素材を組み合わせたビル・ヒバードによる本。
• ゴールデン人工知能 - 人工知能と機械学習に関するページのクラスター。
• R2D3-機械学習から統計までのトピックに関する説明があるウェブサイト。すべてが美しくアニメーション化されたインフォグラフィックと現実の例を助けました。さまざまな言語で利用できます。
• 確率的プログラムを備えたモデリングエージェント - この本は、（PO）MDPおよび強化学習の合理的なエージェントのモデルについて説明および実装しています。

コード

• explainX-explainXは、データサイエンティストがブラックボックスモデルをビジネスの利害関係者に説明するための高速で軽量でスケーラブルな説明可能なAIフレームワークです。
• Aimacode-共通のLISP、Java、およびPythonにおける「人工知能：現代的なアプローチ」のソースコード。もっと来る。
• ファン - cのネイティブ、高速人工ニューラルネットワークライブラリ
• Fargonautica -Douglas Hosftadterの流体の概念と創造的な類推のソースコード博士号プロジェクト。

ビデオ

• ディープラーニングに関するチュートリアル
• 計算補強学習の基本
• 深い強化学習
• AIのインテリジェントエージェントとパラダイム
• ディープラーニングの不合理な有効性 - FacebookのAI研究ディレクターであるYann Lecun博士は、深い畳み込みニューラルネットワークと機械学習とコンピュータービジョンへの応用について講演します
• AWS Machine Learning in Motion - このインタラクティブなライブビデオコースは、機械学習にAWSを使用するクラッシュコースを提供し、完全に機能する予測アルゴリズムを構築する方法を教えてくれます。
• Rを使用したRを使用したDeep Learning in in Motionを使用すると、強力なKerasライブラリとそのR言語インターフェイスを使用して、テキストと画像に深い学習を適用することができます。
• 動きのある深い学習を動かしていると、動きの深い学習は、単一のライブラリまたはフレームワークの使用方法を教えるだけではありません。これらのアルゴリズムをゼロから構築する方法を発見します！
• 動きの強化学習 - このライブビデオは、RLシステムの学習方法、環境データの感覚と処理方法、AIエージェントの構築とトレーニング方法などの重要な概念を分解します。

学ぶ

• 深い学習。 Microsoft Researchの方法とアプリケーション無料の本
• ニューラルネットワークとディープラーニング - ニューラルネットワークとディープラーニングは現在、画像認識、音声認識、自然言語処理における多くの問題に対する最良のソリューションを提供しています。この本は、ニューラルネットワークとディープラーニングの背後にあるコアコンセプトを教えてくれます
• 機械学習：確率論的な視点 - この教科書は、統一された確率論的アプローチに基づいて、機械学習の分野への包括的で自己完結型の紹介を提供します
• ディープラーニング - ヨシュアベンギオ、イアングッドフェロー、アーロンクールビルは、この無料の（およびドラフトバージョン）の本をディープラーニングに関する本としてまとめました。この本は最新の状態に保たれており、幅広いトピックを詳細にカバーしています（シーケンスからシーケンスへの学習を含む）。
• ディープラーニングとPythonを開始します
• 機械学習の習得
• DEEP Learning.NET- DLリソース用の集約サイト
• 素晴らしい機械学習 - このgithubのように、しかしMLに焦点を合わせています
• fastml
• 素晴らしいディープラーニングリソース - 深い学習のための学習リソースのラフリスト
• プロフェッショナルおよび詳細な機械学習ビデオコース - 無料のプロフェッショナルおよび詳細な機械学習およびデータサイエンスビデオチュートリアルとコースのコレクション
• プロフェッショナルおよび詳細な人工知能ビデオコース - 無料のプロフェッショナルおよび詳細な人工知能ビデオチュートリアルとコースのコレクション
• プロフェッショナルおよび詳細なディープラーニングビデオコース - 無料のプロフェッショナルおよび詳細な深い学習ビデオチュートリアルとコースのコレクション
• 機械学習の紹介 - 入門レベルの機械学習クラッシュコース
• 素晴らしいグラフ分類 - グラフ構造データから学習します
• 素晴らしいコミュニティ検出 - クラスタリンググラフ構造化データ
• 素晴らしい決定ツリーペーパー - 機械学習会議からの決定ツリーペーパー
• 素晴らしいグラデーションブーストペーパー - 機械学習会議からのグラデーションブーストペーパー
• 素晴らしい詐欺検出論文 - 機械学習会議からの詐欺検出論文
• 素晴らしいニューラルアート - 深いニューラルネットワークを使用してアートを作成し、画像を操作します。

組織

• IEEE Computational Intelligence Society
• Machine Intelligence Research Institute
• Openai
• 人工知能の進歩のための協会
• Google Deepmind Research
• nvidiaディープラーニング
• AI Google
• Facebook AI
• IBM研究
• Microsoft Research

ジャーナル

• AI＆Society
• AI通信
• AIマガジン
• 数学と人工知能の年代記
• エンジニアリング、コミュニケーション、コンピューティングに適用可能な代数
• 適用された人工知能
• 適用インテリジェンス
• エンジニアリングの設計、分析、製造のための人工知能
• 人工知能レビュー
• 人工知能
• 自動ソフトウェアエンジニアリング
• 自律エージェントとマルチエージェントシステム
• 計算および数学の組織理論
• 計算インテリジェンス
• 人工知能に関する電子トランザクション
• 進化的知性
• エキスパート - IEEEインテリジェントシステム
• IEEE Transactions Automation Science and Engineering
• インテリジェントな産業システム
• International Journal of Intelligent Systems
• 人工知能ツールに関する国際ジャーナル
• Journal of人工知能研究
• Journal of Automated Reasoning
• Journal of Experimental and理論的人工知能
• Journal of Intelligent Information Systems
• データセマンティクスに関するジャーナル
• ナレッジエンジニアリングレビュー
• 心と機械
• 人工知能の進歩

競技

• mit battlecode
• AIチャレンジ
• AIゲーム

ニュースレター

• Superhuman.ai毎日のAIニュースレター

その他

• オープン認知プロジェクト - 私たちは思考マシンを構築するために深刻な努力をしています
• AITOPICS- AIリソースの大規模な集約
• Airesources-AI研究コミュニティ向けのオープンソースソフトウェアとオープンアクセスデータのディレクトリ
• 人工知能subreddit
• Googleを使用したAI実験

ライセンス

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