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멋진 인공 지능 (AI)

이것은 인공 지능 (AI) 도구, 코스, 서적, 강의 및 논문의 선별 된 목록입니다. AI 또는 인공 지능은 인간과 같은 지능이 필요한 작업을 수행 할 수있는 기계를 만드는 데 중점을 둔 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 이러한 작업에는 학습, 추론, 문제 해결, 자연어 이해 및 패턴 인식이 포함됩니다. AI는 인간의인지 기능을 모방하고, 경험에 따라 성능을 향상시키고, 새로운 입력에 적응하고, 인간과 같은 작업을 수행 할 수있는 기계를 만들기위한 것입니다.

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내용물

1. 도구
2. 행동
3. 서적
4. 프로그램 작성
5. 철학
6. 무료 콘텐츠
7. 암호
8. 비디오
9. 학습
10. 조직
11. 저널
12. 경쟁
13. 뉴스 레터
14. 기타

도구

채팅

• Chat Gpt Chatgpt는 무료 사용 AI 시스템입니다. 이를 통해 사용자는 대화에 참여하고 통찰력을 얻고 작업을 자동화하며 AI의 미래를 한 곳에서 목격 할 수 있습니다.
• Gemini Gemini는 Google AI에 직접 액세스 할 수 있습니다. 글쓰기, 계획, 학습 등에 대한 도움을 받으십시오.
• Claude Claude는 다양한 응용 분야에서 사용할 수있는 기본 AI 모델 제품군입니다. Claude.ai의 Claude와 직접 대화하여 아이디어를 브레인 스토밍하고 이미지를 분석하며 긴 문서를 처리 할 수 ​​있습니다.

이미지

• MidJourney AI 이미지 생성
• Dall · E 2 Dall · E 3은 자연사 설명에서 현실적인 이미지와 예술을 만들 수있는 AI 시스템입니다.

동영상

• Sora Sora는 텍스트 지침에서 현실적이고 상상력이 풍부한 장면을 만들 수있는 텍스트-비디오 AI 모델입니다.
• 활주로 AI 비디오 생성

상업 도구

• TaskAde AI 에이전트를 빌드, 훈련 및 배포하여 실시간으로 작업, 연구 및 협업을 자동화합니다.

행동

• 인공 지능 소개 (AI) - Coursera의 IBM에서 AI에 대한 높은 수준의 소개
• 생성 AI 소개 -Coursera의 Google에서 생성 AI에 대한 초보자 수준 소개
• CS50의 인공 지능에 대한 소개 -이 과정은 현대 인공 지능의 기초에서 개념과 알고리즘을 탐구합니다.
• MIT : 딥 러닝 소개 - 딥 러닝 방법 및 응용 프로그램을 소개하기 위해 MIT로 설계된 7 일간의 부트 캠프
• Deep Blueberry : 딥 러닝 북-CNNS, LSTMS, RNNS, VAES, GANS, DQN, A3C 등과 같은 딥 러닝 아키텍처의 기본 사항을 배울 수있는 자기 학습자가 무료 5 주간 계획
• 깊은 강화 학습에서 회전 - OpenAi의 무료 깊은 강화 학습 과정
• MIT 인공 지능 비디오 - MIT AI 코스
• Deep Learning In Motion -Frameworks없이 딥 러닝 및 신경망을 배우는 초보자의 과정.
• 인공 지능에 대한 소개 - AI의 기본 사항을 배우십시오. Peter Norvig가 운영하는 과정
• EDX 인공 지능 -이 과정은 지능형 컴퓨터 시스템의 설계에 기반한 기본 아이디어와 기술을 소개합니다.
• 로봇 공학에 대한 인공 지능 -이 클래스는 로봇 공학에 중점을 둔 확률 론적 추론, 계획 및 검색, 지역화, 추적 및 제어를 포함한 인공 지능의 기본 방법을 가르쳐 줄 것입니다.
• 머신 러닝 - 감독 및 감독되지 않은 학습을위한 기본 머신 러닝 알고리즘
• 딥 러닝 - Tensorflow를 사용한 딥 러닝에 대한 입문 과정.
• 스탠포드 통계 학습 - 선형 및 다항식 회귀, 로지스틱 회귀 및 선형 판별 분석에 중점을 둔 기계 학습에 대한 입문 과정; 교차 검증 및 부트 스트랩, 모델 선택 및 정규화 방법 (Ridge and Lasso); 비선형 모델, 스플라인 및 일반화 된 첨가제 모델; 나무 기반 방법, 임의의 숲 및 부스트; 지원-벡터 기계.
• 지식 기반 인공 지능 - 기호 AI에 중점을 둔 인공 지능에 대한 조지아 테크의 과정.
• Deep RL Bootcamp Lectures -Deep Inforcement Bootcamp Lectures -2017 년 8 월
• Google Machine Learning Crash Cource의 기계 학습 충돌 과정에는 비디오 강의, 실제 사례 연구 및 실습 연습 연습과 관련된 일련의 수업이 있습니다.
• Google의 Python Class 이것은 Python을 배우고 싶어하는 약간의 프로그래밍 경험을 가진 사람들을위한 무료 클래스입니다. 수업에는 필기 자료, 강의 비디오 및 Python 코딩을 연습하기위한 많은 코드 연습이 포함됩니다.
• 딥 러닝 충돌 과정이 LiveVideo 코스에서 기계 학습 전문가 Oliver Zeigermann은 딥 러닝의 기본 사항을 가르쳐줍니다.
• 인공 지능 : 현대적인 접근 -Stuart Russell & Peter Norvig
  • 또한 "인공 지능 : 현대적인 접근"의 각 장으로 나눈 권장 판독 목록을 탐색하는 것을 고려하십시오.
• 인공 지능 프로그래밍의 패러다임 : 일반적인 LISP의 사례 연구 - AI 프로그래밍의 패러다임은 주요 AI 시스템 구축의 맥락에서 고급 LISP 기술을 가르치는 첫 번째 텍스트입니다.
• 강화 학습 : 소개 - 강화 학습에 관한이 입문 교과서는 인공 지능, 운영 연구, 신경망 및 제어 시스템의 엔지니어와 과학자를 대상으로하며, 심리학자 및 신경 과학자에게도 관심이 있기를 바랍니다.
• 인공 지능의 캠브리지 핸드북 - 비전문가를 위해 쓰여진 것은 훈련의 기초, 주요 이론 및 주요 연구 영역과 인공 생활과 같은 관련 주제를 다룹니다.
• 감정 기계 : 상식적인 사고, 인공 지능 및 인간의 마음의 미래 -이 마음을 확대하는 책에서 과학 개척자 인 Marvin Minsky
• 인공 지능 : 새로운 합성 - 기본 반응 제로 시작하여 Nilsson
• 인텔리전스 - 호킨스는 인간의 뇌가 어떻게 작동하는지에 대한 강력한 이론을 개발하여 컴퓨터가 왜 지능적이지 않은지, 그리고이 새로운 이론을 바탕으로 우리는 지능형 기계를 마침내 구축 할 수있는 방법을 설명합니다. Audible.com에서 오디오 버전도 제공합니다
• 마음을 만드는 방법 - Kurzweil은 뇌의 작동 방식, 마음이 어떻게 나타나는지, 뇌 - 컴퓨터 인터페이스 및 세계의 문제를 해결하기 위해 지능의 힘을 크게 증가시키는 영향에 대해 논의합니다.
• 딥 러닝 - Goodfellow, Bengio 및 Courville의 딥 러닝 주제에 대한 소개, 수학적 및 개념적 배경, 산업에 사용되는 딥 러닝 기술 및 연구 관점을 다루고 있습니다.
• 통계 학습의 요소 : 데이터 마이닝, 추론 및 예측 -Hastie와 Tibshirani는 감독 학습 (예측)에서 신경망, 지원 벡터 기계, 분류 트리 및 부스트를 포함한 감독되지 않은 학습에 이르기까지 광범위한 주제를 다룹니다.
• 딥 러닝과 GA 게임-딥 러닝과 게임의 게임은 딥 러닝의 힘을 복잡한 인간 맛의 추론 과제에 Go-Playing AI를 구축하는 방법을 가르쳐줍니다. 기계 및 딥 러닝의 기초에 노출 된 후 Python을 사용하여 봇을 만들고 게임 규칙을 가르칩니다.
• 검색 딥 러닝 - 검색을위한 딥 러닝은 신경망, NLP 및 딥 러닝 기술을 활용하여 검색 성능을 향상시키는 방법을 알려줍니다.
• Pytorch와의 딥 러닝 -Pytorch는이 초강대국을 손에 넣어 편안한 파이썬 경험을 제공하여 빠르게 시작한 다음 딥 러닝 기술과 더 정교하게 성장할 수 있습니다. Pytorch와의 딥 러닝은 그 여정을 매력적이고 재미있게 만들 것입니다.
• 심도있는 강화 학습 행동 - 행동의 심층 강화 학습은 심층 강화 학습의 기본 개념과 용어와 함께 자신의 프로젝트에 구현하는 데 필요한 실용적인 기술과 기술을 가르쳐줍니다.
• 심도있는 강화 학습 - 심도있는 강화 학습은 예, 삽화, 연습 및 결정적인 교육을 사용 하여이 강력한 기계 학습 방식을 소개합니다.
• Fusion in Action- 융합 퓨전이면 문서 및 데이터 검색 및 분산 데이터 클러스터링을 포함하여 완전한 기능을 갖춘 데이터 분석 파이프 라인을 구축하도록 가르쳐줍니다.
• 실제 자연어 처리 - Python을 사용하여 실제 NLP 응용 프로그램을 만드는 방법에 대한 초기 액세스 북.
• Grokking Machine Learning- 가장 귀중한 기계 학습 기술을 소개하는 초기 액세스 북.
• AI와의 성공 - 성공적인 AI 프로젝트 관리 및 실제 상황에 AI를 적용하는 소개.
• AI의 요소 (1 부) - 헬싱키의 Reaktor/University- AI 소개는 AI가 무엇인지, AI를 통해 가능한 것 (그리고 불가능한), 그리고 그것이 우리의 삶에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 복잡한 수학이나 프로그래밍이 필요하지 않은 경우에 관심이있는 모든 사람을위한 무료 온라인 과정입니다.
• 필수 자연어 처리-실용적인 기술, 수많은 파이썬 기반 예제 및 실제 사례 연구를 갖춘 NLP에 대한 실습 가이드.
• Kaggle의 마이크로 코스 - 파이썬에서 딥 러닝에 이르기까지 실용적이고 실습 지식을 제공함으로써 일련의 마이크로 코스.
• 자연 언어 처리에 대한 전송 학습 - 관련 ML 개념으로 속도를 높이고 NLP를위한 전송 학습에 뛰어들 수 있습니다.
• (Stanford 딥 러닝 시리즈] [https://www.youtube.com/playlist?list=ploromvodv4roabxsyghtsbvuz4g_yqhob]
• Amazon Machine Learning Developer Guide- 많은 실용적인 사용법으로 ML 개념 및 전략을 소개하는 ML 개발자를위한 책.
• 머신 러닝 관찰 과정 - 셀프 가이드 코스는 효과적인 기계 학습 관찰 가능성을위한 직관, 수학 및 모범 사례를 다룹니다.
• 인간을위한 머신 러닝-수학, 코드 및 실제 예제와 함께 일련의 단순하고 평범한 영어 설명.

서적

• 필사자를위한 머신 러닝 (단순 및 기타) - 기계 학습 및 R 프로그래밍 언어 사용의 기본 사항을 제공하는 초기 액세스 북.
• 기계 학습의 작동 방식 -Allosafa Samir. 실용적이고 이론적 인 측면에서 머신 러닝을 소개하는 초기 액세스 북.
• MachineLearningwithTensorFlow2ed는 Tensorflow 1.14.1을 사용하여 회귀, 분류, 감독되지 않은 클러스터링, 강화 학습, 자동 인코더, 컨볼 루션 신경 네트워크, RNN 및 LSTM을 포함한 범용 기계 학습 기술에 관한 책입니다.
• Serverless Machine Learning- 코드 지향적 접근 방식을 사용하여 AWS, Azure 및 GCP와 같은 공개 클라우드에서 기계 학습 시스템을 교육하고 배포하는 방법에 대한 기계 학습 엔지니어를위한 책.
• 백 페이지의 기계 학습 서적 - 백 페이지의 머신 러닝에 대해 알아야 할 모든 것, 감독 및 감독되지 않은 학습, SVM, 신경망, 앙상블 방법, 그라디언트 하강, 클러스터 분석 및 차원 감소, 자동 인코더 및 전송 학습, 기능 공학 및 하이퍼 매개 변수 튜닝.
• 기계 학습에 대한 신뢰 - 경험이 풍부한 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어를위한 책 AI를 신뢰할 수있는 파트너로 만드는 방법에 대한 책. 설명 가능하고 강력하며 투명하며 공정성을 위해 최적화 된 기계 학습 시스템을 구축하십시오.
• Generative AI 활동 - 조직의 전략 및 프로젝트에 텍스트, 이미지 및 코드를위한 생성 AI 도구를 추가하는 방법을 정확히 보여주는 책 ..

프로그램 작성

• 인공 지능을위한 Prolog 프로그래밍 - 프롤로그 및 인공 지능에 대한 베스트셀러 가이드는 흥미로운 AI 문제를 해결하기 위해 Prolog의 기본 메커니즘을 사용하는 기술에 중점을 둡니다.
• Prolog, LISP 및 Java의 AI 알고리즘, 데이터 구조 및 관용구 - 여기
• 기계 학습을위한 파이썬 도구
• 인공 지능을위한 파이썬

철학

• Super Intelligence -Superintelligence는 다음과 같이 질문합니다. 기계가 일반 지능에서 인간을 능가하면 어떻게됩니까?
• 우리의 최종 발명 : 인공 지능과 인간 시대의 끝 - 우리의 최종 발명은 고급 AI의 신중한 추구의 위험을 탐구합니다. 지금까지 인간 지능은 경쟁자가 없었습니다. 우리는 지능이 우리 자신을 왜소하는 존재들과 공존 할 수 있습니까? 그리고 그들은 우리를 허용할까요?
• 마음을 창조하는 방법 : 인간 사상의 비밀 공개 -Google의 공학 책임자 인 Ray Kurzweil은 뇌를 역전시키는 과정을 탐구하여 그것이 어떻게 작동하는지 정확하게 이해하고 그 지식을 적용하여 엄청나게 지능적인 기계를 만듭니다.
• 마인드, 뇌 및 프로그램 - 유명한 '중국 방'사고 실험을 담고있는 철학자 존 시어 레 (John Searle)의 1980 년 논문. 아마도 '마음'또는 '의식'을 소유 한 강력한 AI의 개념에 대한 가장 유명한 공격 일 것입니다. AI의 교차점과 마음의 철학에 관심이있는 사람들에게는 흥미로운 독서입니다.
• Gödel, Escher, Bach : Douglas Hofstadter가 쓴 영원한 황금 머리띠 - "Lewis Carroll의 정신에 대한 은유 적 푸가",이 놀라운 여정은 수학의 기본 개념으로 1979 년에 비 소설로 진출한 상을 받았습니다. 1과 0, 특수 패턴으로 배열됩니다.
• Life 3.0 : 인공 지능 시대에 인간이되는 MIT의 물리학 교수 Max Tegmark는 인공 지능이 범죄, 전쟁, 정의, 직업, 사회 및 우리의 거의 미래에 인간이라는 느낌에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 논의합니다.

무료 콘텐츠

• 컴퓨터 에이전트의 기초 -이 책은 Cambridge University Press에서 출판했습니다.
• 인공 지능에 대한 탐구 -이 책은 18 세기 (그리고 이전) 개척자들의 초기 꿈에서 오늘날의 AI 엔지니어들의 성공적인 작업에 이르기까지 주제의 역사를 추적합니다.
• Stanford CS229- 기계 학습 -이 과정은 기계 학습 및 통계적 패턴 인식에 대한 광범위한 소개를 제공합니다.
• 컴퓨터 및 사고 : 인공 지능에 대한 실질적인 소개 -이 책은 문제 해결 및 자연어 이해와 같은 인간 활동의 컴퓨터 시뮬레이션을 다룹니다. 컴퓨터 비전; AI 도구 및 기술; AI 프로그래밍 소개; 인식의 상징적 및 신경 네트워크 모델; 마음과 지능의 본질; AI와인지 과학의 사회적 의미.
• Mind of Mind -Marvin Minsky의 마음이 어떻게 작동하는지에 대한 주요 작업. 많은 상징적 인 AI 개념 이이 기초에서 도출되었습니다.
• 인공 지능 및 분자 생물학 - 현재 부피는 현대 AI/MB 연구에서 뉴클레오티드에서 추상 개념에 이르기까지 다양한 탐사를 연결하기위한 노력입니다.
• 인공 지능의 교육적 영향에 대한 간단한 소개 -이 책은 보존 및 서비스 교사가 문제 해결 및 업무 수행에 도움이되는 인공 지능의 현재 사용에 대한 교육적 영향에 대해 배우도록 돕기 위해 고안되었습니다.
• EncyClopedia : Computational Intelligence-ScholarPedia는 전 세계의 학술 전문가가 작성하고 유지 관리하는 동료 검토 오픈 액세스 백과 사전입니다.
• 윤리적 인공 지능 - Bill Hibbard의 여러 동료 검토 논문과 새로운 자료를 결합하여 윤리적 인공 지능의 문제를 분석하는 책.
• 황금 인공 지능 - 인공 지능 및 기계 학습에 관한 페이지 클러스터.
• R2D3- 머신 러닝에서 통계에 이르기까지 주제에 대한 설명이있는 웹 사이트. 모두 아름답게 애니메이션 인포 그래픽과 실제 사례를 도왔습니다. 다양한 언어로 제공됩니다.
• 확률 프로그램을 갖춘 모델링 에이전트 -이 책은 (PO) MDP 및 강화 학습에 대한 합리적 에이전트의 모델을 설명하고 구현합니다.

암호

• Destramx- Deltickx는 데이터 과학자들이 비즈니스 이해 관계자에게 블랙 박스 모델을 설명 할 수있는 빠르고 가볍고 확장 가능한 설명 가능한 AI 프레임 워크입니다.
• AIMACODE- 일반적인 LISP, Java 및 Python에서 "인공 지능 : 현대적인 접근"소스 코드. 앞으로 더.
• FANN- 빠른 인공 신경 네트워크 라이브러리, C 용 네이티브
• FARGONAUTICA- Douglas Hosftadter의 유체 개념 및 창의적 비유의 소스 코드 Ph.D. 프로젝트.

비디오

• 딥 러닝에 대한 튜토리얼
• 계산 강화 학습의 기본
• 깊은 강화 학습
• AI의 지능형 에이전트 및 패러다임
• 딥 러닝의 불합리한 효과 - Facebook의 AI 연구 책임자 인 Yann Lecun 박사
• AWS 머신 러닝 (AWS Machine Learning) -이 대화식 라이브 비디오 코스는 머신 러닝에 AWS를 사용하는 데있어 충돌 코스를 제공하며 완전히 작동하는 예측 알고리즘을 구축하는 방법을 가르쳐줍니다.
• M 모션으로 모션 깊이 학습을 통해 R을 사용한 딥 러닝은 강력한 Keras 라이브러리와 R 언어 인터페이스를 사용하여 텍스트 및 이미지에 딥 러닝을 적용하도록 가르쳐줍니다.
• 모션을 통해 딥 러닝에서 딥 러닝을하면 단일 라이브러리 나 프레임 워크를 사용하는 방법을 가르쳐 줄뿐입니다. 이 알고리즘을 처음부터 구축하는 방법을 알게 될 것입니다!
• 강화 학습 운동 -이 라이브 비디오는 RL 시스템 학습 방식, 환경 데이터를 감지하고 처리하는 방법, AI 에이전트를 구축하고 훈련시키는 방법과 같은 중요한 개념을 세분화합니다.

학습

• 딥 러닝. Microsoft Research의 방법 및 응용 프로그램 무료 책
• 신경망과 딥 러닝 - 신경망과 딥 러닝은 현재 이미지 인식, 음성 인식 및 자연어 처리의 많은 문제에 대한 최상의 솔루션을 제공합니다. 이 책은 신경망과 딥 러닝의 핵심 개념을 가르쳐 줄 것입니다.
• 머신 러닝 : 확률 적 관점 -이 교과서는 통일되고 확률 론적 접근 방식을 기반으로 기계 학습 분야에 대한 포괄적이고 독립적 인 소개를 제공합니다.
• 딥 러닝 -Yoshua Bengio, Ian Goodfellow 및 Aaron Courville은 현재 딥 러닝에 관한이 무료 (및 드래프트 버전) 책을 모았습니다. 이 책은 최신 상태로 유지되며 광범위한 주제 (최대 시퀀스-시퀀스 학습을 포함하여)를 다룹니다.
• 딥 러닝과 파이썬을 시작합니다
• 머신 러닝 마스터리
• Deep Learning.net- DL 리소스의 집계 사이트
• 멋진 기계 학습 -이 github와 같은 ML 중심
• FASTML
• 멋진 딥 러닝 리소스 - 딥 러닝을위한 거친 학습 리소스 목록
• 전문적이고 심층적 인 기계 학습 비디오 과정-무료 전문 및 심도있는 머신 러닝 및 데이터 과학 비디오 자습서 및 과정 모음
• 전문적이고 심층적 인 인공 지능 비디오 과정-무료 전문가 및 심도있는 인공 지능 비디오 자습서 및 코스 모음
• 전문적이고 심층적 인 딥 러닝 비디오 코스-무료 전문가 및 심도있는 딥 러닝 비디오 자습서 및 코스 모음
• 머신 러닝 소개 - 입문 수준 기계 학습 충돌 과정
• 멋진 그래프 분류 - 그래프 구조화 된 데이터로부터의 학습
• 멋진 커뮤니티 탐지 - 클러스터링 그래프 구조화 된 데이터
• 멋진 의사 결정 트리 페이퍼 - 머신 러닝 컨퍼런스의 의사 결정 트리 논문
• 멋진 그라디언트 부스트 페이퍼 - 머신 러닝 컨퍼런스의 그라디언트 부스트 페이퍼
• 멋진 사기 탐지 논문 - 머신 러닝 컨퍼런스의 사기 탐지 논문
• 멋진 신경 예술 - 깊은 신경망을 사용하여 예술 작품을 만들고 이미지 조작.

조직

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