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야심 찬 AI 엔지니어를위한 무료 AI 리소스의 선별 된 목록

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AI는 무엇입니까?

인공 지능 (AI)은 인간처럼 생각하고 그들의 행동을 모방하도록 프로그램 된 기계의 인간 지능의 시뮬레이션을 말합니다. 이 용어는 학습 및 문제 해결과 같은 인간의 마음과 관련된 특성을 나타내는 모든 기계에도 적용될 수 있습니다.

AI를 선택하는 이유는 무엇입니까?

인공 지능은 도약과 경계로 진행되고 있습니다. 데이터 과학, 기계 학습, 자연어 처리 및 기타 하위 분야 분야에 대한 최근 연구는 이미 일반인의 삶에 영향을 미치기 시작했습니다. AI는 더 이상 피상적 인 개념이 아닙니다. 기술 거인, 회사 및 신생 기업은 이미 일상적인 문제를 해결하기 위해 사용되었습니다. 그렇기 때문에 AI를 경력 경로로 선택하는 것이 장기적으로 보람있는 이유입니다.

귀하의 직업이 기술과 직접 관련이 없더라도 여전히 AI는 모든 분야 또는 다른 방식으로 모든 분야를 방해 할 것이라고합니다. 그렇기 때문에 AI의 작동 방식에 대한 기본적인 이해가 필요합니다.

? 무료 AI 코스 :

• EDX의 인공 지능 -https://www.edx.org/course/artificial-intelligence-ai
• Udacitacy의 인공 지능에 대한 소개 -https://www.udacity.com/course/intro-ton-tificial-intelligence--cs271
• 인공 지능 : Stanford의 원칙과 기술 -http://web.stanford.edu/class/cs221/
• 조지아 테크 (Georgia Tech)의 로봇 공학에 대한 Udacitacy의 인공 지능 -https://www.udacity.com/course/artificial-intelligence-for-robotics--cs373
• IBM의 데이터 과학 및인지 컴퓨팅 과정 -https://cognitiveclass.ai/
• ai -https://www.elementsofai.com/의 요소
• AI 구축 -https://buildingai.elementsofai.com/
• Intellipaat의 인공 지능 -https://intellipaat.com/academy/course/artificial-intelligence-course/
• EDX/Harvard University의 CS50 : 파이썬을 사용한 인공 지능 소개 -https://www.edx.org/course/cs50s-introduction-to-artificial-intelligence-with-python
• Microsoft AI School -https://aischool.microsoft.com/en-us/home
• Google ai -https://ai.google/education/에서 배우십시오.
• 충돌 코스 - 인공 지능 https://www.youtube.com/watch?v=gvyyflov0aa&list=plpl8dpuualjxto65led2p4_sb5xq51par_b

? 무료 수학 자원 :

비디오

• 모든 레벨/pre -U -http://www.patrickjmt.com/
• 모든 레벨/pre -U -http://www.khanacademy.org/
• 대학 - http://ocw.mit.edu/ocwweb/web/courses/courses/index.htm#mathematics
• 대학 - https://www.youtube.com/channel/ucohhuummrzaivx7bd4t2czg
• 대학 - https://www.youtube.com/channel/uc2f-j2kmho0zvwipfkwoxoa/videos
• 대학 - https://www.youtube.com/channel/uc5y9h2kdrhzztwzjtlh4vba
• 모두 -https://www.youtube.com/channel/ucnvmxrmewvo9as-jfh6fqfg
• 대학 - http://www.youtube.com/user/njwildberger
• 대학 - https://www.youtube.com/user/mathdoctorbob
• High -School/College -https://www.youtube.com/channel/ucfbsz1b68ytekx0d6afdddq
• 모든 레벨/pre -U -http://www.mathtv.com/
• 모든 레벨/pre -U -https://www.youtube.com/user/profrobbob
• 모든 레벨/pre -U -http://www.hippocampus.org/
• GCSE 레벨 -https://www.youtube.com/user/schoolmaths

재미를 위해

• 3Blue1brown https://www.youtube.com/channel/ucyo_jab_esufrv4b17ajtaw
• Mathologer https://www.youtube.com/channel/uc1_uais3r8vu6jxwvastjg
• 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-cnelnj_ygineg
• Welchlabs -https://www.youtube.com/channel/uconvfxxodg78tzh5nnu85ew
• Infinite Series -https://www.youtube.com/channel/ucs4ahmggtffrpkpcwsabn9g
• vsauce-https://www.youtube.com/channel/uc6nsfpj9htcz5t-n3rm3-ha
• 숫자 https://www.youtube.com/channel/ucoxcjq-8xidtyp3uz647v5a
• Blackpenredpen https://www.youtube.com/user/blackpenredpen
• AI 및 게임 YouTube 채널 https://www.youtube.com/channel/ucov_51f0betb6hj6gumxg3q
• Unity의 AI 및 머신 러닝, Sebastian Schuchmann YouTube 채널 https://www.youtube.com/c/sebastianschuchmannai

예제 문제 및 온라인 메모/굴절

• 예제 문제 -http://www.exampleproblems.com/
• Interact Math -http://www.interactmath.com/
• Pauls Online Math Notes -http://tutorial.math.lamar.edu/
• 미적분학 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 Milne의 사이트 -http://www.jmilne.org/math/
• 수학의 역사 -http://www-history.mcs.st-and.ac.uk/
• Harvey Mudd College의 온라인 수학 자습서 -http://www.math.hmc.edu/calculus/tutorials/
• 실제 (및 일부 복잡한) 분석 및 프로그래밍 -http://www.mathcs.org/

컴퓨터 대수 시스템

• Sage -http://www.sagemath.org/index.html
• Maxima -http://maxima.sourceforge.net/
• 옥타브 -http://www.gnu.org/software/octave
• Wolfram alpha- http://www.wolframalpha.com/
• Geogebra -http://www.geogebra.org/cms
• pari/gp https://pari.math.u-bordeaux.fr/

그래픽 및 수학 시각화

• Geogebra -http://www.geogebra.org/cms
• gnuplot -http://www.gnuplot.info/
• Garminder- http://www.gapminder.org/
• Wolfram 데모 프로젝트 -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
• Desmos- http://desmos.com/calculator/
• Symbolab- http://www.symbolab.com/
• Scilab- http://www.scilab.org/

조판 (라텍스)

• Tex 사용자 그룹 -http://www.tug.org/
• 포괄적 인 Tex Archive Network -http://www.ctan.org/
• 문제 해결 튜토리얼 - 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/
• 라텍스 예제 -http://www.texample.net/

블로그/기사

• Terry Tao -http://terrytao.wordpress.com/
• American Mathematical Society -http://blogs.ams.org/blogonmathblogs/
• AMS 통지 -http://www.ams.org/notices/
• N- 카테고리 카페 -https://golem.ph.utexas.edu/category/
• Tim Gowers- http://gowers.wordpress.com/
• 추가/xor/rol -http://addxorrol.blogspot.com/
• 나쁜 그림을 가진 수학 -https://mathwithbaddrawings.com/
• 수학 t 프로그래밍 -https://jeremykun.com/
• 거의 일처럼 보입니다 -https://jasmcole.com/
• Math3ma -https://www.math3ma.com/
• Qiaochu Yuan -https://qchu.wordpress.com/
• Carlos Matheus -https://matheuscmss.wordpress.com/
• 버트 토 타로 - https://burttotaro.wordpress.com/
• Igor Pak -https://igorpak.wordpress.com/
• Alex Youcis- https://ayoucis.wordpress.com/
• 저 차원 토폴로지 -https://ldtopology.wordpress.com/
• Jordan Ellenberg -https://quomodocumque.wordpress.com/
• 비밀 블로깅 세미나 -https://sbseminar.wordpress.com/
• Math Wizurd -http://www.mathwizurd.com/calc

기타

• Academicearth.org -http://www.academicearth.org/subjects/mathematics
• 수학 백과 사전 -http://www.encyclopediaofmath.org/
• 권장 책, 온라인 리소스의 큰 목록 -http://hbpms.blogspot.com/
• 정수 시퀀스의 온라인 백과 사전 -http://www.research.att.com/~njas/ equences/
• Mathim -http://www.mathim.com/
• 신경망 및 딥 러닝에 관한 무료 책 -http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
• 인공 지능에 대한 정보 웹 사이트 -https://intelligencereborn.com

다른 자원 목록

• Math Overflow의 무료 온라인 강의 목록 -http://mathoverflow.net/questions/54430/video-lectures-of-mathematics-courses-available-online-for-fore
• 소프트웨어 엔지니어를위한 기계 학습에 대한 하향식 학습 경로 -https://github.com/zuzoovn/machine-learning-for-software-engineers
• 초보자를위한 머신 러닝에 대한 재미있는 학습 프로젝트 -https://elitedatascience.com/machine-learning-projects-for-beginners

무료 기계 학습 과정 :

• Andrew NG의 머신 러닝 -https://www.coursera.org/learn/machine-learning
• udacity의 소개 -https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-learning-ud120
• EDX의 데이터 학습 (입문 기계 학습) -https://www.edx.org/course/Learning-From-Data-intructortory-machine-learning#!
• 코더를위한 머신 러닝 소개 -http://course18.fast.ai/ml
• CMU의 통계 기계 학습 -https://www.youtube.com/watch?list=PltB9VQQ8Wiacbk2xrtyn5t9uupdsnm7ye&v=zcmnu -3wkwo
• 기계 학습을위한 Coursera의 신경망 -https://www.youtube.com/watch?list=plorl3ht4jocdu872ghiywf6jwrk_snhz9&v=cbetc-urqak
• 머신 러닝을위한 Kaggle 완전한 로드맵 -https://www.kaggle.com/learn/overview
• EDX의 기계 학습 원칙 -https://www.edx.org/course/principles-of-machine-learning
• Coursera의 기계 학습 전문화 -https://www.coursera.org/specializations/machine -learning
• Google의 기계 학습 충돌 과정 -https://developers.google.com/machine-learning/crash-course
• W3Schools의 머신 러닝 과정 -https://www.w3schools.com/python/python_ml_getting_started.asp
• Kaggle의 기계 학습 과정 소개 -https://www.kaggle.com/learn/intro-to-machine-learning
• Kaggle의 중간 기계 학습 과정 -https://www.kaggle.com/learn/intermediate-machine-learning
• Python-https://cognitiveclass.ai/courses/machine-learning-with-python을 사용한 기계 학습

? 무료 데이터 과학 과정 :

• IBM 데이터 과학 전문 증명서 -https://www.coursera.org/professional-certificates/ibm-data-science
• 데이터 과학에 대한 Udacity Intro-https://www.udacity.com/course/intro-to-data-science-ud359
• 파이썬의 데이터 과학 소개 -https://www.coursera.org/learn/python-data-analysis
• 데이터 과학 소개 -https://alison.com/course/introduction-to-data-science-revised
• 데이터 과학의 충돌 과정 -https://www.coursera.org/learn/data-science-course

? 무료 딥 러닝 과정 :

• Google의 딥 러닝 코스 -https://www.udacity.com/course/intro-to-tensorflow-for-deep-learning-ud187
• 코더를위한 실용적인 딥 러닝 -https://course.fast.ai/
• 기초로부터의 딥 러닝 -https://course.fast.ai/part2
• Kaggle의 Tensorflow 및 Keras 코스를 사용하여 딥 러닝 소개 -https://www.kaggle.com/learn/intro-to-deep-learning
• 신경망 및 딥 러닝에 관한 무료 책 -http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

무료 NLP 코스 :

• 자연어 처리에 대한 코드 우선 소개 -https://www.ast.ai/2019/07/08/fastai-nlp/
• Deeplearning.ai의 자연어 처리 전문화 -https://www.coursera.org/specializations/natural-language-processing
• Kaggle의 자연 언어 처리 과정 -https://www.kaggle.com/learn/natural-language-processing

그래픽 및 비전 과정에서의 무료 머신 러닝 :

• CVPR 2020 : 신경 렌더링 -https://www.neuralrender.com/

? 데이터 과학 경쟁 호스팅 플랫폼 :

• 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/
• 구동 데이터 -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/

? 데이터 세트 리포지토리 :

• 데이터 세계 -https://data.world/datasets/open-data
• Google의 데이터 세트 검색 -https://datasetsearch.research.google.com/
• Kaggle DataSet -https://www.kaggle.com/datasets
• UCI 머신 러닝 저장소 -https://archive.ics.uci.edu/
• Microsoft 오픈 데이터 세트 -https://azure.microsoft.com/en-us/services/open-datasets/catalog/
• UCR- http://timeseriesclassification.com/
• Tensorflow 데이터 세트 -https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/overview
• Quandl- https://www.quandl.com/

? 대기업의 AI 연구 :

• Apple의 머신 러닝 -https://machinelearning.apple.com/
• Uber의 AI -https://www.uber.com/us/en/uberai/
• Careem의 머신 러닝 -https://blog.careem.com/en/tag/machine-learning/
• Grab의 데이터 과학 -https://engineering.grab.com/categories/data-science/
• Tesla의 자동 조종 장치 -https://www.tesla.com/autopilotai
• Microsoft의 AI -https://www.microsoft.com/en-us/ai
• Google의 AI Research -https://ai.google/research/
• Lyft의 자체 운전 자동차 연구 -https://medium.com/lyftlevel5
• Huawei의 AI 연구 -https://www.huawei.com/en/industry-insights/technology/ai
• 삼성의 AI 연구 -https://research.samsung.com/artificial-intelligence
• alibaba at alibaba -https://damo.alibaba.com/labs/ai
• Gojek의 데이터 과학 -https://blog.gojekengineering.com/data-science/home
• Didi Chuxing의 지능형 운송 기술 및 보안 -http://www.didi-labs.com/
• 아마존 과학 -https://www.amazon.science/
• Bolt의 데이터 과학 -https://medium.com/@boltapp
• Hitachi의 산업 AI 연구 -https://www.hitachi.com/rd/sc/aiblog/index.html

개발자 리소스 :

• 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 채널 :

• 매사추세츠 기술 연구소의 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소 -https://www.youtube.com/user/mitcsail/videos
• Allen 인공 지능 연구소 -https://www.youtube.com/channel/uceqgmywchwvt6mfgglmuqcq/videos
• DeepMind- https://www.youtube.com/channel/ucp7jmxsy2xbc3kcae0mhq-a/videos
• 응용 AI 코스 -https://www.youtube.com/channel/ucjintwke3-fmz2wueltwdvq/videos
• 스타 크래프트 인공 지능 토너먼트 -https://www.youtube.com/user/certicky/videos
• Sentdex- 데이터 분석 자습서 -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/Data Science의 Krish Nayak -https://www.youtube.com/user/krishnaik06
• TechWithtim -Python 및 ML 자습서 -https://www.youtube.com/channel/uc4jx40jdee_tinbkjycv4sg
• Jabrils https://www.youtube.com/channel/ucqalleqpozdzc4jnuboveug

AI 작업 사이트 :

• Datayoshi -https://www.datayoshi.com/
• AI 작업 -https://aijobs.com/
• ai-jobs- https://ai-jobs.net/
• 실제로 -https://www.indeed.com/q-artificial-intelligence-jobs.html
• Kaggle Jobs -https://www.kaggle.com/jobs
• 원격 AI/ML 작업 : https://www.remoteaijobs.com/
• AI Jobs Board : https://aijobsboard.com/

AI 블로그 :

• 데이터 과학으로 : https://towardsdatascience.com/
• 머신 러닝으로 : https://towardsml.com/
• AI로 : https://medium.com/towards-artificial-intelligence
• Fritz AI : https://heartbeat.fritz.ai/
• 배치 : https://www.deeplearning.ai/thebatch/
• AI 트렌드 : https://www.aitrends.com/
• DeepMind : https://deepmind.com/blog
• Humanai가되기 : https://becominghuman.ai
• 버클리 인공 지능 연구 : https://bair.bair.bair.edu/blog/
• IBM 개발자 : https://developer.ibm.com/patterns/category/artificial-intelligence/
• Openai : https://openai.com/
• MIT 뉴스 : https://news.mit.edu/topic/artificial-intelligence2
• 바이두 리서치 : http://research.baidu.com/
• 알고리즘 : https://algorithmia.com/blog
• 머신 러닝 마스터리 : https://machinelearningmastery.com/blog/
• OpenCV 학습 : https://www.learnopencv.com/

AI 치트 시트 :

• AI 치트 시트의 최고 : https://becominghuman.ai/cheat-sheets-for-neural-networks-machine-machine-learning-learning-big-data-science-pdf-f22d7
• Stanford CS229 머신 러닝 : https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning
• Stanford CS230 딥 러닝 : https://github.com/afshinea/stanford-cs-230-deep-learning
• 스탠포드 CS221 인공 지능 : https://github.com/afshinea/stanford-cs-221-artificial-intelligence
• AI 치트 시트 컬렉션 : http://www.aicheatsheets.com/

기여 지침 :

무언가를 추가해야한다고 생각하거나 무언가를 제안하고 싶을 수도 있다면 PR을 열어주십시오. If you want to add something then your commit message should be like: added <resource_name> to <section_name>

? 레포를 최대한 노출시키고 더 많은 사람들이 혜택을받을 수 있도록 레포를 쌓으십시오!

중요한 통지 : 모든 제품 이름, 로고 및 브랜드는 해당 소유자의 자산입니다. 이 저장소에 사용 된 모든 회사, 제품 및 서비스 이름은 식별 목적으로 만 사용됩니다. 이러한 이름, 로고 및 브랜드를 사용한다고해서 승인을 의미하지는 않습니다.