awesome artificial intelligence

Inteligência artificial incrível (AI)

Esta é uma lista com curadoria de ferramentas, cursos, livros, palestras e papéis. A IA, ou inteligência artificial, é um ramo da ciência da computação focada na criação de máquinas que podem executar tarefas que exigem inteligência humana. Essas tarefas incluem aprendizado, raciocínio, resolução de problemas, compreensão da linguagem natural e padrões de reconhecimento. A IA pretende imitar as funções cognitivas humanas, tornando as máquinas capazes de melhorar seu desempenho com base na experiência, adaptando-se a novas entradas e executando tarefas do tipo humano.

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Conteúdo

1. Ferramentas
2. Cursos
3. Livros
4. Programação
5. Filosofia
6. Conteúdo grátis
7. Código
8. Vídeos
9. Aprendizado
10. Organizações
11. Revistas
12. Competições
13. Boletins
14. Misc

Ferramentas

Bater papo

• O Chat GPT ChatGPT é um sistema de IA gratuito. Ele permite que os usuários se envolvam em conversas, obtenham insights, automatizem tarefas e testemunhem o futuro da IA, tudo em um só lugar.
• Gêmeos Gemini oferece acesso direto ao Google AI. Obtenha ajuda com a escrita, planejamento, aprendizado e muito mais.
• Claude Claude é uma família de modelos de IA fundamentais que podem ser usados ​​em várias aplicações. Você pode conversar diretamente com Claude em Claude.ai para debater idéias, analisar imagens e processar documentos longos

Imagens

• Geração de imagem Ai Midjourney
• Dall · E 2 Dall · E 3 é um sistema de IA que pode criar imagens e arte realistas a partir de uma descrição de linguagem natural.

Vídeo

• Sora Sora é um modelo AI de texto para vídeo que pode criar cenas realistas e imaginativas a partir das instruções de texto.
• Geração de vídeo da pista de pista

Ferramentas coméricas

• Taskade Construa, treine e implanta agentes de IA para automatizar tarefas, pesquisas e colaborar em tempo real

Cursos

• Introdução à inteligência artificial (AI) - Uma introdução de alto nível à IA da IBM na Coursera
• Introdução à IA generativa - uma introdução no nível iniciante à IA generativa do Google no Coursera
• Introdução do CS50 à inteligência artificial - este curso explora os conceitos e algoritmos na fundação da inteligência artificial moderna
• MIT: Introdução ao aprendizado profundo - um bootcamp de sete dias projetado no MIT para introduzir métodos e aplicativos de aprendizado profundo
• Deep Blueberry: Deep Learning Book-Um plano gratuito de cinco semanas para os auto-aprendizados aprenderem o básico de arquiteturas de aprendizado profundo como CNNs, LSTMs, RNNs, Vaes, Gans, DQN, A3C e mais
• Girando no aprendizado de reforço profundo - um curso gratuito de aprendizado de reforço profundo pelo Openai
• Vídeos de inteligência artificial do MIT - Curso MIT AI
• Grokking Deep Learning in Motion - o curso de iniciantes para aprender profundamente aprendizado e redes neurais sem estruturas.
• Introdução à inteligência artificial - Aprenda os fundamentos da IA. Curso executado por Peter Norvig
• Inteligência artificial da EDX - O curso apresentará as idéias e técnicas básicas subjacentes ao design de sistemas de computador inteligentes
• Inteligência artificial para a robótica - Esta classe ensinará métodos básicos em inteligência artificial, incluindo inferência, planejamento e pesquisa probabilísticos, localização, rastreamento e controle, tudo com foco na robótica
• Aprendizado de máquina - algoritmos básicos de aprendizado de máquina para aprendizado supervisionado e não supervisionado
• Aprendizagem profunda - um curso introdutório para o aprendizado profundo usando o tensorflow.
• Aprendizagem Estatística de Stanford - Curso Introdutório sobre Aprendizado de Máquinas com foco em regressão linear e polinomial, regressão logística e análise discriminante linear; Validação cruzada e os métodos de bootstrap, seleção de modelos e regularização (Ridge e Lasso); modelos não lineares, splines e modelos aditivos generalizados; métodos baseados em árvores, florestas aleatórias e reforço; Máquinas de vetor de suporte.
• Inteligência artificial baseada no conhecimento - O curso da Georgia Tech sobre inteligência artificial focada na IA simbólica.
• Palestras Deep RL Bootcamp - Palestras de Bootcamp de reforço profundo - agosto de 2017
• Curso de Aprendizado de Machine de Machine do Google Machine Learning Course Apresenta uma série de lições com palestras em vídeo, estudos de caso do mundo real e exercícios práticos práticos.
• Classe Python do Google Esta é uma classe gratuita para pessoas com um pouco de experiência em programação que desejam aprender Python. A aula inclui materiais escritos, vídeos de palestras e muitos exercícios de código para praticar a codificação Python.
• Curso de aprendizado profundo neste curso LiveVideo, o especialista em aprendizado de máquina Oliver Zeigermann ensina o básico do aprendizado profundo.
• Inteligência artificial: uma abordagem moderna - Stuart Russell e Peter Norvig
  • Considere também navegar na lista de leitura recomendada, dividida por cada capítulo em "Inteligência artificial: uma abordagem moderna".
• Paradigmas de programação de inteligência artificial: Estudos de caso em paradigmas comuns de programação de IA é o primeiro texto para ensinar técnicas liscas comuns avançadas no contexto da construção de principais sistemas de IA
• Aprendizagem de reforço: uma introdução - Este livro introdutório sobre aprendizado de reforço é direcionado a engenheiros e cientistas em inteligência artificial, pesquisa de operações, redes neurais e sistemas de controle, e esperamos que também seja interessante para psicólogos e neurocientistas.
• O Manual de Inteligência Artificial de Cambridge - escrito para não especialistas, abrange as fundações, as principais teorias e as principais áreas de pesquisa da disciplina, além de tópicos relacionados, como a vida artificial
• A máquina de emoção: pensamento do senso comum, inteligência artificial e o futuro da mente humana - neste livro de expansão da mente, o pioneiro científico Marvin Minsky continua sua pesquisa inovadora, oferecendo um novo modelo fascinante para como nossas mentes funcionam
• Inteligência artificial: uma nova síntese - começando com agentes reativos elementares, Nilsson aumenta gradualmente sua potência cognitiva para ilustrar as idéias mais importantes e duradouras da IA
• Sobre a inteligência - Hawkins desenvolve uma teoria poderosa de como o cérebro humano funciona, explicando por que os computadores não são inteligentes e como, com base nessa nova teoria, podemos finalmente construir máquinas inteligentes. Também versão de áudio disponível em audible.com
• Como criar uma mente - Kurzweil discute como o cérebro funciona, como a mente emerge, interfaces de computadores do cérebro e as implicações de aumentar muito os poderes de nossa inteligência para abordar os problemas do mundo
• Aprendizagem Deep - Goodfellow, Bengio e Introdução de Courville a uma ampla gama de tópicos em aprendizado profundo, abrangendo antecedentes matemáticos e conceituais, técnicas de aprendizado profundo usadas na indústria e perspectivas de pesquisa.
• Os elementos da aprendizagem estatística: mineração de dados, inferência e previsão-Hastie e Tibshirani cobrem uma ampla gama de tópicos, desde o aprendizado supervisionado (previsão) até a aprendizagem não supervisionada, incluindo redes neurais, suporte a máquinas vetoriais, classificação de árvores e impulsionando-o primeiro tratamento abrangente desse tópico em qualquer livro.
• Deep Learning and the Game of Go-Deep Learning e o jogo de Go ensina como aplicar o poder do aprendizado profundo a tarefas complexas de raciocínio com sabor humano, construindo uma IA de tocar a IA. Depois de expô -lo às fundações da máquina e do aprendizado profundo, você usará o Python para construir um bot e depois ensinar as regras do jogo.
• Aprendizagem profunda para pesquisa - Aprendizagem profunda da pesquisa ensina a você como aproveitar as redes neurais, PNL e técnicas de aprendizado profundo para melhorar o desempenho da pesquisa.
• Aprendizagem profunda com Pytorch - Pytorch coloca essas superpotências em suas mãos, proporcionando uma experiência de python confortável que o inicia rapidamente e depois cresce com você como você - e suas profundas habilidades de aprendizado - se tornam mais sofisticadas. A aprendizagem profunda com Pytorch tornará essa jornada envolvente e divertida.
• Aprendizagem de reforço profundo em ação - Aprendizagem de reforço profundo em ação ensina os conceitos fundamentais e a terminologia do aprendizado de reforço profundo, juntamente com as habilidades e técnicas práticas necessárias para implementá -lo em seus próprios projetos.
• Aprendizagem de reforço profundo - Aprendizagem de reforço profundo introduz essa abordagem poderosa de aprendizado de máquina, usando exemplos, ilustrações, exercícios e ensino cristalino.
• Fusion in Action - Fusion in Action ensina você a criar um pipeline de análise de dados completos, incluindo pesquisa de documentos e dados e cluster de dados distribuído.
• Processamento de linguagem natural do mundo real - Livro de acesso antecipado sobre como criar aplicativos práticos de PNL usando o Python.
• GROKKING Machine Learning - Livro de acesso antecipado que apresenta as mais valiosas técnicas de aprendizado de máquina.
• Tendo sucesso na IA - uma introdução ao gerenciamento de projetos de IA bem -sucedidos e aplicação de IA em situações da vida real.
• Elementos da IA ​​(Parte 1) - Reaktor/Universidade de Helsinque - Uma Introdução à IA é um curso on -line gratuito para todos os interessados ​​em aprender o que é IA, o que é possível (e não possível) com a IA e como isso afeta nossas vidas - sem necessidade de matemática ou programação complicada.
• Processamento essencial da linguagem natural-um guia prático para a PNL com técnicas práticas, numerosos exemplos baseados em Python e estudos de caso do mundo real.
• Os micro -cursos de Kaggle - uma série de micro cursos, oferecendo conhecimento prático e prático, que variam de Python a profundo aprendizado.
• Transfira o aprendizado para processamento de linguagem natural - um livro que o deixa atualizado com os conceitos relevantes de ML e depois mergulha no aprendizado de transferência para a PNL.
• (Stanford Deep Learning Series] [https://www.youtube.com/playlist?list=ploromvodv4roabxsyghtsbvuz4g_yqhob]
• Guia do desenvolvedor da Amazon Machine Learning - um livro para desenvolvedores de ML que introduz os conceitos e estratégias de ML com muitos usos práticos.
• Curso de observabilidade da aprendizagem de máquina - O curso auto -guiado abrange a intuição, matemática e práticas recomendadas para a observabilidade eficaz da aprendizagem de máquinas.
• Aprendizado de máquina para humanos-uma série de explicações simples e simples, acompanhadas de exemplos de matemática, código e mundo real.

Livros

• Aprendizagem de máquina para mortais (mera e de outra forma) - Livro de acesso antecipado que fornece o básico do aprendizado de máquina e o uso da linguagem de programação R.
• Como funciona o aprendizado de máquina - Mostafa Samir. Livro de acesso antecipado que introduz o aprendizado de máquina com aspectos práticos e teóricos de maneira não ameaçadora.
• O MachineLearningWithTensorFlow2ed é um livro sobre técnicas de aprendizado de máquina de uso geral, incluindo regressão, classificação, agrupamento não supervisionado, aprendizado de reforço, autoencoders, redes neurais convolucionais, RNNs e LSTMs, usando o Tensorflow 1.14.1.
• Aprendizado de máquina sem servidor - Um livro para engenheiros de aprendizado de máquina sobre como treinar e implantar sistemas de aprendizado de máquina em nuvens públicas como AWS, Azure e GCP, usando uma abordagem orientada para o código.
• O Livro de Aprendizado de Máquinas de Centenas de Páginas - Tudo o que você precisa saber sobre aprendizado de máquina em cem páginas, aprendizado supervisionado e não supervisionado, SVM, redes neurais, métodos de conjunto, descida de gradiente, análise de cluster e redução de dimensionalidade, autoencoders e aprendizagem de transferência, engenharia de recursos e sintonia hiperparâmica.
• Confiança no aprendizado de máquina - um livro para cientistas de dados experientes e engenheiros de aprendizado de máquina sobre como fazer da sua IA um parceiro confiável. Construa sistemas de aprendizado de máquina que sejam explicáveis, robustos, transparentes e otimizados para a justiça.
• IA generativa em ação - um livro que mostra exatamente como adicionar ferramentas generativas de IA para texto, imagens e código e muito mais nas estratégias e projetos da sua organização.

Programação

• Programação de Prolog para inteligência artificial - Este guia mais vendido para pró -produção e inteligência artificial concentra -se na arte de usar os mecanismos básicos de próolog para resolver problemas interessantes de IA.
• Algoritmos AI, estruturas de dados e expressões idiomáticas em Prolog, Lisp e Java - PDF aqui
• Ferramentas Python para aprendizado de máquina
• Python para inteligência artificial

Filosofia

• Super Inteligência - Superintelligência faz a pergunta: O que acontece quando as máquinas superam os seres humanos na inteligência geral?
• Nossa invenção final: inteligência artificial e o fim da era humana - nossa invenção final explora os perigos da busca sem atenção pela IA avançada. Até agora, a inteligência humana não tinha rival. Podemos coexistir com seres cuja inteligência diminui a nossa? E eles nos permitirão?
• Como criar uma mente: o segredo do pensamento humano revelado - Ray Kurzweil, diretor de engenharia do Google, explorou o processo de engenharia reversa do cérebro para entender com precisão como ele funciona, então aplica esse conhecimento para criar máquinas muito inteligentes.
• Mentes, cérebros e programas - O artigo de 1980 do filósofo John Searle, que contém o famoso experimento de pensamento de 'sala chinesa'. É provavelmente o ataque mais famoso à noção de uma IA forte possuindo uma 'mente' ou 'consciência', e é uma leitura interessante para os interessados ​​na interseção da IA ​​e da filosofia da mente.
• Gödel, Escher, Bach: Uma trança dourada eterna - escrita por Douglas Hofstadter e tagplinou "uma fuga metafórica em mentes e máquinas no espírito de Lewis Carroll", essa jornada incrível para os conceitos fundamentais de matemática, simetria e inteligência, a mais de uma pulseira é a queda de uma pulverização, a mais de uma vez por meio de uma pulverização, por meio de uma descrição, a mais de uma vez por meio de uma vez por meio de uma vez por meio de uma vez por meio de uma vez por meio de uma vez por meio de uma vez por meio de uma vez por meio de uma vez por meio de impressão em que a simetria e a simetria e a inteligência ganhou uma pulverização por uma pulverização, por meio de uma vez por meio de uma pulverização. 1 e 0, organizados em padrões especiais.
• Vida 3.0: Ser humano na era da inteligência artificial - Max Tegmark, professor de física do MIT, discute como a inteligência artificial pode afetar o crime, a guerra, a justiça, os empregos, a sociedade e nosso próprio senso de ser humano, tanto em um futuro próximo quanto distante.

Conteúdo grátis

• Fundamentos de agentes computacionais - Este livro é publicado pela Cambridge University Press
• A busca pela inteligência artificial - Este livro traça a história do assunto, desde os primeiros sonhos dos pioneiros do século XVIII (e anteriores) até o trabalho mais bem -sucedido dos engenheiros de IA de hoje.
• Stanford CS229 - Machine Learning - Este curso fornece uma ampla introdução ao aprendizado de máquina e ao reconhecimento estatístico de padrões.
• Computadores e pensamento: uma introdução prática à inteligência artificial - o livro abrange a simulação computadorizada de atividades humanas, como solução de problemas e entendimento da linguagem natural; visão computacional; Ferramentas e técnicas de IA; uma introdução à programação da IA; Modelos de Cognição de Rede Simbólica e Neural; a natureza da mente e da inteligência; e as implicações sociais da IA ​​e da ciência cognitiva.
• Sociedade de Mente - o trabalho seminal de Marvin Minsky sobre como nossa mente funciona. Muitos conceitos simbólicos de IA foram derivados dessa base.
• Inteligência artificial e biologia molecular - O volume atual é um esforço para preencher esse alcance de exploração, do nucleotídeo ao conceito abstrato, na pesquisa contemporânea da IA/MB.
• Breve Introdução às implicações educacionais da inteligência artificial - Este livro foi projetado para ajudar os professores de preservação e conservação a aprender sobre algumas das implicações educacionais dos usos atuais da inteligência artificial como ajuda para resolver problemas e realizar tarefas.
• Enciclopédia: Inteligência Computacional-Scholarpedia é uma enciclopédia de acesso aberto revisado por pares escrito e mantido por especialistas acadêmicos de todo o mundo.
• Inteligência artificial ética - Um livro de Bill Hibbard que combina vários artigos revisados ​​por pares e novo material para analisar as questões da inteligência artificial ética.
• Inteligência artificial dourada - um conjunto de páginas sobre inteligência artificial e aprendizado de máquina.
• R2D3 - Um site com explicações sobre tópicos do aprendizado de máquina a estatísticas. Tudo ajudou com infográficos lindamente animados e exemplos da vida real. Disponível em vários idiomas.
• Agentes de modelagem com programas probabilísticos - Este livro descreve e implementa modelos de agentes racionais para (PO) MDPs e aprendizado de reforço.

Código

• Expliquex- Explyx é uma estrutura de IA explicações rápidas, leves e escaláveis ​​para os cientistas de dados explicarem qualquer modelo de caixa preta para as partes interessadas dos negócios.
• Aimacode - Código -fonte para "Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna" em Lisp Comum, Java e Python. Mais por vir.
• Fann - Biblioteca de rede neural artificial rápida, nativo para C
• FARGONAUTICA - Código fonte dos conceitos fluidos de Douglas Hosftadter e analogias criativas Ph.D. projetos.

Vídeos

• Um tutorial sobre aprendizado profundo
• Noções básicas de aprendizado de reforço computacional
• Aprendizagem de reforço profundo
• Agentes inteligentes e paradigmas para ai
• A eficácia irracional do aprendizado profundo - o diretor da pesquisa de IA do Facebook, o Dr. Yann Lecun dá uma palestra sobre as redes neurais convolucionais profundas e suas aplicações para aprendizado de máquina e visão computacional
• AWS Machine Learning in Motion - Este curso de vídeo ao vivo interativo oferece um curso intensivo no uso da AWS para aprendizado de máquina e ensina como construir um algoritmo preditivo em pleno funcionamento.
• Aprendizagem profunda com o aprendizado de profundidade com R em movimento ensina você a aplicar um aprendizado profundo ao texto e imagens usando a poderosa biblioteca Keras e sua interface de idioma R.
• O aprendizado profundo em movimento em movimento em movimento não apenas ensinará como usar uma única biblioteca ou estrutura. Você descobrirá como construir esses algoritmos do zero!
• Aprendizagem de reforço em movimento - Este vídeo ao vivo divide conceitos críticos, como como os sistemas RL aprendem, como sentir e processar dados ambientais e como construir e treinar agentes de IA.

Aprendizado

• Aprendizado profundo. Métodos e aplicações Livro gratuito da Microsoft Research
• Redes neurais e aprendizado profundo - as redes neurais e o aprendizado profundo atualmente fornecem as melhores soluções para muitos problemas no reconhecimento de imagens, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural. Este livro lhe ensinará os principais conceitos por trás das redes neurais e aprendizado profundo
• Aprendizado de máquina: uma perspectiva probabilística - Este livro oferece uma introdução abrangente e independente ao campo do aprendizado de máquina, com base em uma abordagem unificada e probabilística
• Deep Learning - Yoshua Bengio, Ian Goodfellow e Aaron Courville montaram este livro atualmente gratuito (e draft) sobre Deep Learning. O livro é mantido atualizado e abrange uma ampla gama de tópicos em profundidade (até e incluindo o aprendizado de sequência para sequência).
• Introdução com aprendizado profundo e python
• Mastery de aprendizado de máquina
• Deep Learning.net - Local de agregação para Recursos DL
• Aprendizado de máquina incrível - como este github, mas focado em ML
• FastML
• Recursos impressionantes de aprendizado profundo - Lista de recursos de aprendizagem para aprendizado profundo
• Cursos profissionais e aprofundados de aprendizado de máquina-uma coleção de tutoriais e cursos de aprendizado profissional e aprofundado de aprendizado de máquina e ciência de dados
• Cursos de Vídeo de Inteligência Artificial Profissional e aprofundada-Uma coleção de Tutoriais e Cursos de Vídeo de Inteligência Artificial GRÁTIS e aprofundados
• Cursos profissionais e profundos de aprendizado profundo-uma coleção de tutoriais e cursos de vídeo profissional e profundo de aprendizado profundo
• Introdução ao aprendizado de máquina - Curso de aprendizado de máquina de nível introdutório
• Classificação de gráficos impressionante - Aprendendo com dados estruturados de gráficos
• Awesome Community Detection - Dados estruturados do gráfico de clustering
• Documentos de árvore de decisão impressionantes - Documentos de árvore de decisão de conferências de aprendizado de máquina
• Papéis de reforço de gradiente impressionantes - Papéis de reforço de gradiente de conferências de aprendizado de máquina
• Documentos de detecção de fraude impressionantes - documentos de detecção de fraude de conferências de aprendizado de máquina
• Arte neural impressionante - criando arte e manipulando imagens usando redes neurais profundas.

Organizações

• IEEE Sociedade de Inteligência Computacional
• Instituto de Pesquisa de Inteligência de Máquina
• Openai
• Associação para o avanço da inteligência artificial
• Pesquisa do Google DeepMind
• Aprendizagem profunda da NVIDIA
• Ai Google
• Facebook AI
• IBM Research
• Pesquisa da Microsoft

Revistas

• Ai & Society
• Comunicações de IA
• Revista AI
• Anais de matemática e inteligência artificial
• Álgebra aplicável em engenharia, comunicação e computação
• Inteligência artificial aplicada
• Inteligência aplicada
• Inteligência artificial para design, análise e fabricação de engenharia
• Revisão de inteligência artificial
• Inteligência artificial
• Engenharia de software automatizada
• Agentes autônomos e sistemas multi-agentes
• Teoria da organização computacional e matemática
• Inteligência computacional
• Transações eletrônicas sobre inteligência artificial
• Inteligência evolutiva
• Especialista - Sistemas inteligentes
• IEEE Transactions Automation Science and Engineering
• Sistemas Industriais Inteligentes
• Jornal Internacional de Sistemas Inteligentes
• Jornal Internacional de Ferramentas de Inteligência Artificial
• Journal of Artificial Intelligence Research
• Jornal de Raciocínio Automatizado
• Jornal de Inteligência Artificial Experimental e Teórica
• Journal of Intelligent Information Systems
• Journal on Data Semantics
• Revisão de engenharia do conhecimento
• Mentes e máquinas
• Progresso na inteligência artificial

Competições

• MIT Battlecode
• Desafio da AI
• Jogos de IA

Boletins

• Sobre -humano.ai um boletim diário de IA

Misc

• Projeto de cognição aberta - estamos realizando um esforço sério para construir uma máquina de pensar
• Aitopics - grande agregação de recursos de IA
• Airesources - Diretório de software de código aberto e dados de acesso aberto para a comunidade de pesquisa de IA
• Subreddit de inteligência artificial
• Experiências de IA com Google

Licença

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