awesome artificial intelligence

Потрясающий искусственный интеллект (ИИ)

Это курируемый список инструментов, курсов, книг, лекций и документов искусственного интеллекта (ИИ). ИИ, или искусственный интеллект, является отраслью информатики, ориентированной на создание машин, которые могут выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Эти задачи включают в себя обучение, рассуждения, решение проблем, понимание естественного языка и распознавание закономерности. ИИ стремится имитировать человеческие когнитивные функции, создавая машины, способные улучшить свою производительность, основываясь на опыте, адаптируясь к новым входам и выполняя человеческие задачи.

Взносы приветствуются. Подключитесь на LinkedIn или X.

Содержимое

1. Инструменты
2. Курсы
3. Книги
4. Программирование
5. Философия
6. Бесплатный контент
7. Код
8. Видео
9. Обучение
10. Организации
11. Журналы
12. Соревнования
13. Информационные бюллетени
14. Разное

Инструменты

Чат

• Чат GPT Catgpt-это бесплатная система ИИ. Это позволяет пользователям участвовать в разговорах, получать понимание, автоматизировать задачи и свидетельствовать о будущем ИИ в одном месте.
• Gemini Gemini дает вам прямой доступ к Google AI. Получите помощь в написании, планировании, обучении и многом другом.
• Клод Клод - это семейство основополагающих моделей ИИ, которые можно использовать в различных приложениях. Вы можете поговорить непосредственно с Claude в Claude.ai, чтобы провести мозговой штурм, анализировать изображения и обработать длинные документы

Изображения

• Midjourney AI Generation
• Dall · E 2 Dall · E 3-это система ИИ, которая может создавать реалистичные изображения и искусство из естественного языка.

Видео

• Sora Sora-это модель искусственного интеллекта из текста к Video, которая может создавать реалистичные и творческие сцены из текстовых инструкций.
• Пог. ВПП ВПП.

Коммерческие инструменты

• Строительство Taskade, обучение и развертывание агентов искусственного интеллекта для автоматизации задач, исследований и сотрудничества в режиме реального времени

Курсы

• Введение в искусственный интеллект (AI) - введение на высоком уровне в ИИ от IBM на Coursera
• Введение в генеративное ИИ - введение на уровне начинающих в генеративное ИИ от Google On Coursera
• Вступление CS50 к искусственному интеллекту - этот курс исследует концепции и алгоритмы в основе современного искусственного интеллекта
• MIT: Intro to Deep Learning - семидневный Bootcamp, разработанный в MIT, чтобы ввести методы и приложения глубокого обучения
• Deep Blueberry: книга глубокого обучения-бесплатный план пяти недели, чтобы самоуправляемые научители изучили основы глубоководных архитектур, таких как CNNS, LSTMS, RNNS, VAES, GANS, DQN, A3C и многое другое
• Скручивание в глубоком подкреплении обучения - бесплатный курс обучения глубоким подкреплением от Openai
• MIT искусственный интеллект видео - курс MIT AI
• Грокинг глубокий обучение в движении - курс начинающего, чтобы изучить глубокое обучение и нейронные сети без фреймворков.
• Вступление в искусственный интеллект - Изучите основы ИИ. Курс управляется Питером Норвигом
• EDX Artificial Intelligence - Курс представит основные идеи и методы, лежащие в основе проектирования интеллектуальных компьютерных систем
• Искусственный интеллект для робототехники - этот класс научит вас основным методам искусственного интеллекта, включая вероятностный вывод, планирование и поиск, локализацию, отслеживание и контроль, все с акцентом на робототехнике
• Машинное обучение - Основные алгоритмы машинного обучения для контролируемого и неконтролируемого обучения
• Глубокое обучение - вступительный курс для глубокого обучения с использованием Tensorflow.
• Стэнфордское статистическое обучение - вводной курс по машинному обучению, сосредоточенному на линейной и полиномиальной регрессии, логистической регрессии и линейном дискриминантном анализе; перекрестная проверка и методы начальной загрузки, выбора модели и регуляризации (гребень и лассо); нелинейные модели, сплайны и обобщенные аддитивные модели; Методы на основе деревьев, случайные леса и повышение; Машины поддержки-вектора.
• Искусственный интеллект, основанный на знаниях - курс Georgia Tech по искусственному интеллекту, ориентированному на символический ИИ.
• Глубокие лекции Bootcamp - лекции Bootcamp Deep Arefuls - август 2017 г.
• Курс сбоев машинного обучения по кругу Google Machine Learning предлагает серию уроков с видео-лекциями, реальными тематическими исследованиями и практическими упражнениями.
• Python Class от Google Это бесплатный класс для людей с небольшим опытом программирования, которые хотят изучать Python. Класс включает в себя письменные материалы, лекционные видеоролики и много упражнений на коде для практики кодирования Python.
• Курс глубокого обучения в этом курсе Live -Video, эксперт по машинному обучению Оливер Зейгерманн учит вам основы глубокого обучения.
• Искусственный интеллект: современный подход - Стюарт Рассел и Питер Норвиг
  • Также рассмотрите возможность просмотра списка рекомендуемого чтения, разделенного на каждую главу «Искусственный интеллект: современный подход».
• Парадигмы программирования искусственного интеллекта: тематические исследования в общем языке - парадигмы программирования ИИ - первый текст, который преподает расширенные методы общих LISP в контексте построения основных систем ИИ
• Подкрепление обучения: введение - этот вводной учебник по обучению подкрепления ориентирован на инженеров и ученых в области искусственного интеллекта, исследований операций, нейронных сетей и систем управления, и мы надеемся, что это также будет интересно для психологов и неврологов.
• Кембриджский справочник по искусственному интеллекту - написанный для неспециалистов, охватывает основы дисциплины, основные теории и основные области исследования, а также связанные темы, такие как искусственная жизнь
• Эмоциональная машина: общее мышление, искусственный интеллект и будущее человеческого разума.
• Искусственный интеллект: новый синтез - начиная с элементарных реактивных агентов, Нильссон постепенно увеличивает свою когнитивную лошадиную силу, чтобы проиллюстрировать самые важные и длительные идеи в искусственном интеллекте
• По интеллекту - Хокинс разрабатывает мощную теорию о том, как работает человеческий мозг, объясняя, почему компьютеры не являются умными, и как, основываясь на этой новой теории, мы, наконец, можем создать интеллектуальные машины. Также аудио версия доступна на Audible.com
• Как создать разум - Курцвейл обсуждает, как работает мозг, как появляется разум, интерфейсы с компьютером мозга и последствия значительного увеличения способностей нашего интеллекта для решения мировых проблем
• Глубокое обучение - Goodfellow, Bengio и Courville, введение в широкий спектр тем по глубокому обучению, охватывающие математические и концептуальные фон, методы глубокого обучения, используемые в промышленности, и исследовательские перспективы.
• Элементы статистического обучения: добыча данных, вывод и прогнозирование-Хасти и Тибширани охватывают широкий спектр тем, от контролируемого обучения (прогнозирования) до неконтролируемого обучения, включая нейронные сети, поддержку векторных машин, классификационные деревья и повышение-первое всеобъемлющее лечение по этой теме в любой книге.
• Глубокое обучение и игра GO-глубокое обучение и игра GO учит вас, как применить силу глубокого обучения к сложным разумным задачам, созданным человеком, создав полезный ИИ. После того, как вы подвергаете вас основанию машины и глубокого обучения, вы будете использовать Python для построения бота, а затем научить его правилам игры.
• Глубокое обучение для поиска - глубокое обучение для поиска учит вас, как использовать нейронные сети, NLP и методы глубокого обучения для повышения производительности поиска.
• Глубокое обучение с Pytorch - Pytorch вкладывает эти суперспособности в ваши руки, обеспечивая удобный опыт Python, который заставляет вас быстро начинать, а затем растет с вами, как и вы - и ваши навыки глубокого обучения - более сложные. Глубокое обучение с Pytorch сделает это путешествием привлекательным и веселым.
• Глубокое обучение подкреплению в действии - глубокое обучение подкрепления в действии учит вас фундаментальным концепциям и терминологии обучения глубоким подкреплением, а также практические навыки и методы, которые вам необходимо внедрить его в свои собственные проекты.
• Грокикинг глубокого подкрепления обучения - Грокинг глубокий подкрепление обучения представляет этот мощный подход машинного обучения, используя примеры, иллюстрации, упражнения и кристально чистое обучение.
• Fusion in Action - Fusion in Action учит вас создавать полнофункциональный конвейер аналитики данных, включая поиск документов и данных и кластеризацию распределенных данных.
• Реальная обработка естественного языка - Книга раннего доступа о том, как создать практические приложения NLP с использованием Python.
• Grokking Machine Learning - Книга раннего доступа, которая представляет самые ценные методы машинного обучения.
• Успешное с ИИ - введение в управление успешными проектами ИИ и применение ИИ в реальных ситуациях.
• Элементы ИИ (Часть 1) - Риктор/Хельсинки - введение в ИИ - это бесплатный онлайн -курс для всех, кто заинтересован в изучении ИИ, что возможно (и невозможно) с ИИ, и то, как это влияет на нашу жизнь - без трудной математики или программирования.
• Основная обработка естественного языка-практическое руководство по НЛП с практическими методами, многочисленными примерами на основе Python и тематическими исследованиями в реальном мире.
• Микроузмы Kaggle - серия микросхем, предлагая практические и практические знания, начиная от Python до глубокого обучения.
• Перенос обучения для обработки естественного языка - книга, которая заставляет вас скорость с учетом соответствующих концепций ML, а затем погружается в обучение передачи для NLP.
• (Стэнфордская серия обучения]
• Руководство по разработчику машинного обучения Amazon - книга для разработчиков ML, которая вводит концепции и стратегии ML с большим практическим использованием.
• Курс наблюдения машинного обучения - курс самостоятельного управления охватывает интуицию, математику и лучшие практики для эффективной наблюдения за машинным обучением.
• Машинное обучение для людей-серия простых, явно-английских объяснений, сопровождаемых примерами математики, кода и реального мира.

Книги

• Машинное обучение для смертных (просто и иное) - книга раннего доступа, которая обеспечивает основы машинного обучения и использования языка программирования R.
• Как работает машинное обучение - Мостафа Самир. Книга раннего доступа, которая вводит машинное обучение как из практических, так и теоретических аспектов не угрожающим способом.
• MachineLearningWithTensorFlow2ed-это книга по методам машинного обучения общего назначения, включая регрессию, классификацию, неконтролируемую кластеризацию, обучение подкреплению, автоэкологи, сверточные нейронные сети, RNN и LSTM, использующие TensorFlow 1.14.1.
• Без серверного машинного обучения - книга для инженеров машинного обучения о том, как обучать и развернуть системы машинного обучения на общественных облаках, таких как AWS, Azure и GCP, используя ориентированный на код подход.
• Книга машинного обучения на стостранице - все, что вам нужно знать о машинном обучении за сотню страниц, контролируемого и неконтролируемого обучения, SVM, нейронных сетей, методов ансамбля, градиентного происхождения, кластерного анализа и уменьшения размерности, автоэкористов и обучения передачи, инженерного инженера и настройки гиперпараметра.
• Доверие к машинному обучению - книгу для опытных ученых -ученых и инженеров машинного обучения о том, как сделать ваш ИИ надежным партнером. Создайте системы машинного обучения, которые являются объяснимыми, надежными, прозрачными и оптимизированными для справедливости.
• Генеративный ИИ в действии - книга, которая показывает, как именно добавить генеративные инструменты ИИ для текста, изображений и кода, а также в стратегии и проекты вашей организации.

Программирование

• Программирование пролога для искусственного интеллекта - это бестселлере по прологу и искусственному интеллекту концентрируется на искусстве использования основных механизмов пролога для решения интересных проблем ИИ.
• Алгоритмы AI, структуры данных и идиомы в Prolog, Lisp и Java - PDF здесь
• Инструменты Python для машинного обучения
• Питон для искусственного интеллекта

Философия

• Super Intelligence - Superintelligence задает вопрос: что происходит, когда машины превосходят людей в общем интеллекте?
• Наше последнее изобретение: искусственный интеллект и конец человеческой эры - наше последнее изобретение исследует опасности беззаботного преследования передового ИИ. До сих пор у человеческого интеллекта не было конкуренции. Можем ли мы сосуществовать с существами, чьи интеллекты затмевают нашу собственную? И они позволили бы нам?
• Как создать ум: секрет человеческой мысли раскрыл - Рэй Курцвейл, директор по технике инженерии в Google, исследовал процесс обратного инженера мозга, чтобы точно понять, как он работает, а затем применяет эти знания для создания совершенно интеллектуальных машин.
• Умы, мозг и программы - газета 1980 года философа Джона Сирла, в котором содержится знаменитый эксперимент с «китайской комнатой». Вероятно, это самая известная атака на понятие сильного ИИ, обладающего «разумом» или «сознанием», и это интересное чтение для тех, кто интересуется пересечением ИИ и философии ума.
• Gödel, Escher, Bach: Вечная золотая оплетка - написанная Дугласом Хофстадтером и сломанным «метафорическим фугой о умах и машинах в духе Льюиса Кэрролла», это невероятное путешествие в фундаментальные концепции математики, симметрия и интеллект, выиграли приз Пулец -Электрик, не значат, что это значит, что это значит, что это значит, что это значит, что это значит, что это значит. 1 и 0, расположенные по специальным узорам.
• Жизнь 3.0: Быть человеком в эпоху искусственного интеллекта - Макс Тегмарк, профессор физики в Массачусетском технологическом институте, обсуждает, как искусственный интеллект может повлиять на преступность, войну, справедливость, рабочие места, общество и наше чувство человека как в ближайшем, так и в будущем.

Бесплатный контент

• Основы вычислительных агентов - эта книга опубликована издательством Cambridge University Press
• Поиск искусственного интеллекта - эта книга прослеживает историю предмета, от ранних мечтаний пионеров восемнадцатого века (и ранее) до более успешной работы современных инженеров ИИ.
• Стэнфорд CS229 - машинное обучение - этот курс обеспечивает широкое введение в машинное обучение и статистическое распознавание моделей.
• Компьютеры и мысль: практическое введение в искусственный интеллект - книга охватывает компьютерное моделирование человеческой деятельности, такую ​​как решение проблем и понимание естественного языка; компьютерное зрение; ИИ инструменты и методы; Введение в программирование ИИ; Символическая и нейронная сеть модели познания; природа ума и интеллекта; и социальные последствия ИИ и когнитивной науки.
• Общество ума - основополагающая работа Марвина Минского над тем, как работает наш разум. Много символических концепций ИИ было получено из этой основы.
• Искусственный интеллект и молекулярная биология - настоящий объем - это попытка преодолеть этот диапазон исследования, от нуклеотидного до абстрактного концепции, в современных исследованиях AI/MB.
• Краткое введение в образовательные последствия искусственного интеллекта - эта книга предназначена для того, чтобы помочь учителям предварительного обслуживания и инсервации узнать о некоторых образовательных последствиях текущего использования искусственного интеллекта в качестве помощи для решения проблем и выполнения задач.
• Энциклопедия: вычислительная интеллекта-Scholaredia-это рецензируемая энциклопедия с открытым доступом, написанная и поддерживаемая научными экспертами со всего мира.
• Этический искусственный интеллект - книга Билла Хиббарда, которая объединяет несколько рецензируемых документов и нового материала для анализа проблем этического искусственного интеллекта.
• Золотой искусственный интеллект - кластер страниц по искусственному интеллекту и машинному обучению.
• R2D3 - веб -сайт с объяснениями по темам от машинного обучения до статистики. Все помогло с красиво оживленной инфографикой и примерами реальной жизни. Доступно на различных языках.
• Моделирующие агенты с вероятностными программами - эта книга описывает и реализует модели рациональных агентов для (PO) MDP и обучения подкреплению.

Код

• Объясните, объясните, что быстрая, легкая и масштабируемая объясняемая структура ИИ для ученых данных, чтобы объяснить любую модель черного ящика для заинтересованных сторон.
• AIMACODE - исходный код «Искусственный интеллект: современный подход» в общем LISP, Java и Python. Больше впереди.
• FANN - Библиотека быстрого искусственной нейронной сети, носитая для C
• Fargonautica - исходный код жидкости Дугласа Хосфтадтера и творческих аналогий доктор философии. проекты

Видео

• Учебник по глубокому обучению
• Основы обучения вычислительному подкреплению
• Глубокое обучение
• Интеллектуальные агенты и парадигмы для ИИ
• Необоснованная эффективность глубокого обучения - директора исследования ИИ в Facebook, доктор Янн Лекун рассказывает о глубоких сверточных нейронных сетях и их приложениях для машинного обучения и компьютерного видения
• AWS Machine Learning in Motion - этот интерактивный видео -курс дает вам курс сбоя в использовании AWS для машинного обучения и учит, как создать полностью работающий прогнозирующий алгоритм.
• Глубокое обучение с R в Diep Deep Learning с R в движении учит вас применять глубокое обучение для текста и изображений, используя мощную библиотеку Keras и ее языковой интерфейс R.
• Грокикинг глубокий обучение в движении, глубокое обучение в движении, не просто научит вас использовать одну библиотеку или структуру. Вы узнаете, как построить эти алгоритмы с нуля!
• Увеличение подкрепления в движении - этот живой видеоизойд разбивает критические концепции, такие как системы RL, изучают, как ощущать и обрабатывать данные о окружающей среде, а также как создавать и обучать агентов ИИ.

Обучение

• Глубокое обучение. Методы и приложения Бесплатная книга из Microsoft Research
• Нейронные сети и глубокое обучение - нейронные сети и глубокое обучение в настоящее время обеспечивают лучшие решения многих проблем в распознавании изображений, распознавании речи и обработке естественного языка. Эта книга научит вас основным концепциям нейронных сетей и глубокому обучению
• Машинное обучение: вероятностная перспектива - этот учебник предлагает всеобъемлющее и автономное введение в область машинного обучения, основанное на едином, вероятностном подходе
• Глубокое обучение - Йошуа Бенгио, Ян Гудфеллоу и Аарон Курвилл собрали эту в настоящее время бесплатную (и черновую версию) книгу о глубоком обучении. Книга сохраняется в курсе и охватывает широкий спектр тем (вплоть до обучения последовательности к последовательности).
• Начало работы с глубоким обучением и Python
• Мастерство машинного обучения
• Deep Learning.net - сайт агрегации для ресурсов DL
• Потрясающее машинное обучение - как этот GitHub, но ML -фокусированный
• Fastml
• Потрясающие ресурсы глубокого обучения - грубый список учебных ресурсов для глубокого обучения
• Профессиональные и углубленные видеоусы с машинным обучением-коллекция бесплатных профессиональных и глубоких машинного обучения и видеоучебников и курсов науки о данных и курсов
• Профессиональные и углубленные видео-курсы искусственного интеллекта-коллекция бесплатных профессиональных и углубленных видео-учебников и курсов искусственного интеллекта
• Профессиональные и углубленные видеоуля по глубокому обучению-коллекция бесплатных профессиональных и глубоких видеоучебников и курсов глубокого обучения
• Введение в машинное обучение - курс вводного уровня.
• Потрясающая классификация графиков - обучение на графических структурированных данных
• Потрясающее обнаружение сообщества - структурированные данные графика кластеризации
• Потрясающие документы по деревам решений - Документы Дерева решений на конференциях машинного обучения
• Потрясающие газеты по повышению градиента - Увеличение градиента на конференциях машинного обучения
• Потрясающие документы по обнаружению мошенничества - документы по обнаружению мошенничества на конференциях машинного обучения
• Удивительное нейронное искусство - создание искусства и манипулирования изображениями с использованием глубоких нейронных сетей.

Организации

• IEEE Computational Intelligence Society
• Институт исследований машинного интеллекта
• Openai
• Ассоциация развития искусственного интеллекта
• Google DeepMind Research
• Nvidia глубокое обучение
• AI Google
• Facebook AI
• IBM Research
• Microsoft Research

Журналы

• ИИ и общество
• ИИ коммуникации
• AI Magazine
• Анналы математики и искусственного интеллекта
• Применимая алгебра в инженерии, коммуникации и вычислениях
• Прикладной искусственный интеллект
• Прикладной интеллект
• Искусственный интеллект для инженерного проектирования, анализа и производства
• Обзор искусственного интеллекта
• Искусственный интеллект
• Автоматизированная разработка программного обеспечения
• Автономные агенты и многоагентные системы
• Теория вычислительной и математической организации
• Вычислительный интеллект
• Электронные транзакции по искусственному интеллекту
• Эволюционный интеллект
• Эксперт - интеллектуальные системы
• IEEE Transactions Automation Science and Engineering
• Интеллектуальные промышленные системы
• Международный журнал интеллектуальных систем
• Международный журнал по инструментам искусственного интеллекта
• Журнал исследований искусственного интеллекта
• Журнал автоматических рассуждений
• Журнал экспериментального и теоретического искусственного интеллекта
• Журнал интеллектуальных информационных систем
• Журнал по семантике данных
• Обзор инженерии знаний
• Умы и машины
• Прогресс в искусственном интеллекте

Соревнования

• MIT Battlecode
• ИИ ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• Игры ИИ

Информационные бюллетени

• Superhuman.ai ежедневный информационный бюллетень AI

Разное

• Проект открытого познания - мы предпринимаем серьезные усилия для создания мыслительной машины
• Aitopics - Большая агрегация ресурсов ИИ
• Airesources - каталог программного обеспечения с открытым исходным кодом и данные открытого доступа для исследовательского сообщества ИИ
• Искусственный интеллект subreddit
• ИИ эксперименты с Google

Лицензия

В той мере, что в соответствии с законом Оуин Льюис отказался от всех авторских прав и связанных или соседних прав на эту работу.