ปัญญาประดิษฐ์ที่ยอดเยี่ยม (AI)
นี่คือรายการเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ (AI) หลักสูตรหลักสูตรหนังสือการบรรยายและเอกสาร AI หรือปัญญาประดิษฐ์เป็นสาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่มุ่งเน้นการสร้างเครื่องจักรที่สามารถทำงานที่ต้องใช้ความฉลาดเหมือนมนุษย์ งานเหล่านี้รวมถึงการเรียนรู้การใช้เหตุผลการแก้ปัญหาการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติและรูปแบบการรับรู้ AI ตั้งเป้าหมายที่จะเลียนแบบฟังก์ชั่นการรับรู้ของมนุษย์ทำให้เครื่องจักรสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของพวกเขาได้ตามประสบการณ์ปรับตัวเข้ากับอินพุตใหม่และทำงานเหมือนมนุษย์
ยินดีต้อนรับการมีส่วนร่วม เชื่อมต่อบน LinkedIn หรือ X.
สารบัญ
- เครื่องมือ
- หลักสูตร
- หนังสือ
- การเขียนโปรแกรม
- ปรัชญา
- เนื้อหาฟรี
- รหัส
- วิดีโอ
- การเรียนรู้
- องค์กร
- วารสาร
- การแข่งขัน
- จดหมายข่าว
- ผิด
เครื่องมือ
แชท
- แชท GPT Chatgpt เป็นระบบ AI ที่ใช้ฟรี ช่วยให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมในการสนทนารับข้อมูลเชิงลึกทำงานอัตโนมัติและเป็นสักขีพยานในอนาคตของ AI ทั้งหมดในที่เดียว
- ราศีเมถุนราศีเมถุนให้คุณเข้าถึง Google AI โดยตรง รับความช่วยเหลือเกี่ยวกับการเขียนการวางแผนการเรียนรู้และอื่น ๆ
- Claude Claude เป็นตระกูลของแบบจำลอง AI พื้นฐานที่สามารถใช้ในแอปพลิเคชันต่าง ๆ คุณสามารถพูดคุยโดยตรงกับ Claude ที่ Claude.ai เพื่อระดมสมองแนวคิดวิเคราะห์ภาพและประมวลผลเอกสารยาว
ภาพ
- Midjourney AI Image Generation
- Dall · E 2 Dall · E 3 เป็นระบบ AI ที่สามารถสร้างภาพและศิลปะที่สมจริงจากคำอธิบายภาษาธรรมชาติ
วิดีโอ
- Sora Sora เป็นโมเดล AI แบบข้อความถึงวิดีโอที่สามารถสร้างฉากที่สมจริงและจินตนาการได้จากคำแนะนำข้อความ
- การสร้างวิดีโอ AI ของรันเวย์
เครื่องมือเชิงพาณิชย์
- งานสร้างฝึกอบรมและปรับใช้ตัวแทน AI เพื่อทำงานโดยอัตโนมัติการวิจัยและทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์
หลักสูตร
- รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) - การแนะนำระดับสูงเกี่ยวกับ AI จาก IBM บน Coursera
- บทนำสู่ AI Generative - การแนะนำระดับเริ่มต้นเกี่ยวกับ Generative AI จาก Google on Coursera
- คำนำของ CS50 สู่ปัญญาประดิษฐ์ - หลักสูตรนี้สำรวจแนวคิดและอัลกอริทึมที่รากฐานของปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่
- MIT: Intro to Deep Learning - bootcamp เจ็ดวันที่ออกแบบใน MIT เพื่อแนะนำวิธีการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและแอปพลิเคชัน
- Deep Blueberry: Deep Learning Book-แผนห้าสัปดาห์ฟรีสำหรับผู้เรียนรู้ด้วยตนเองเพื่อเรียนรู้พื้นฐานของสถาปัตยกรรมการเรียนรู้ลึกเช่น CNNS, LSTMS, RNNS, Vaes, Gans, DQN, A3C และอีกมากมาย
- การหมุนในการเรียนรู้การเสริมแรงอย่างลึกล้ำ - หลักสูตรการเรียนรู้การเสริมแรงอย่างลึกซึ้งโดย OpenAI
- วิดีโอปัญญาประดิษฐ์ MIT - หลักสูตร MIT AI
- การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งในการเคลื่อนไหว - หลักสูตรของผู้เริ่มต้นเพื่อเรียนรู้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและเครือข่ายประสาทโดยไม่ต้องใช้กรอบ
- บทนำสู่ปัญญาประดิษฐ์ - เรียนรู้พื้นฐานของ AI หลักสูตรดำเนินการโดย Peter Norvig
- EDX Artificial Intelligence - หลักสูตรนี้จะแนะนำแนวคิดและเทคนิคพื้นฐานที่เน้นการออกแบบระบบคอมพิวเตอร์อัจฉริยะ
- ปัญญาประดิษฐ์สำหรับหุ่นยนต์ - ชั้นนี้จะสอนวิธีการพื้นฐานในด้านปัญญาประดิษฐ์รวมถึงการอนุมานความน่าจะเป็นการวางแผนและการค้นหาการแปลการติดตามและการควบคุมทั้งหมดโดยให้ความสำคัญกับหุ่นยนต์
- การเรียนรู้ของเครื่อง - อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องขั้นพื้นฐานสำหรับการเรียนรู้ภายใต้การดูแลและไม่มีผู้ดูแล
- การเรียนรู้ลึก - หลักสูตรเบื้องต้นในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งโดยใช้ TensorFlow
- การเรียนรู้ทางสถิติของสแตนฟอร์ด - หลักสูตรเบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องโดยมุ่งเน้นไปที่การถดถอยเชิงเส้นและพหุนามการถดถอยโลจิสติกและการวิเคราะห์การจำแนกเชิงเส้น การตรวจสอบข้ามและ bootstrap, การเลือกแบบจำลองและวิธีการทำให้เป็นมาตรฐาน (Ridge and Lasso); โมเดลที่ไม่เชิงเส้น, เส้นโค้งและโมเดลสารเติมแต่งทั่วไป; วิธีการตามต้นไม้ป่าสุ่มและการส่งเสริม เครื่องสนับสนุนเครื่องเวกเตอร์
- ปัญญาประดิษฐ์ตามความรู้ - หลักสูตรของ Georgia Tech เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ที่เน้นไปที่ AI สัญลักษณ์
- Deep RL Bootcamp Lectures - การบรรยาย Bootcamp ที่ได้รับการเสริมแรงลึก - สิงหาคม 2017
- หลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องจักรโดย Google Machine Learning Crash หลักสูตรมีชุดของบทเรียนที่มีการบรรยายวิดีโอกรณีศึกษาในโลกแห่งความจริงและแบบฝึกหัดฝึกซ้อม
- Python Class โดย Google นี่เป็นคลาสฟรีสำหรับผู้ที่มีประสบการณ์การเขียนโปรแกรมเล็กน้อยที่ต้องการเรียนรู้ Python ชั้นเรียนรวมถึงสื่อการเขียนวิดีโอบรรยายและแบบฝึกหัดโค้ดจำนวนมากเพื่อฝึกการเข้ารหัส Python
- หลักสูตรความผิดพลาดในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งในหลักสูตร Livevideo นี้ผู้เชี่ยวชาญการเรียนรู้ของเครื่องโอลิเวอร์ Zeigermann สอนคุณเกี่ยวกับพื้นฐานของการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
- ปัญญาประดิษฐ์: แนวทางที่ทันสมัย - Stuart Russell & Peter Norvig
- ลองพิจารณาดูรายการการอ่านที่แนะนำหารด้วยแต่ละบทใน "ปัญญาประดิษฐ์: วิธีการที่ทันสมัย"
- กระบวนทัศน์ของการเขียนโปรแกรมปัญญาประดิษฐ์: กรณีศึกษาในการเขียนโปรแกรม AI ของ LISP - PARDIGMS ของ AI เป็นข้อความแรกที่สอนเทคนิค LISP ทั่วไปขั้นสูงในบริบทของการสร้างระบบ AI ที่สำคัญ
- การเรียนรู้การเสริมกำลัง: บทนำ - ตำราเรียนเบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้การเสริมแรงนี้มีเป้าหมายไปยังวิศวกรและนักวิทยาศาสตร์ในด้านปัญญาประดิษฐ์การวิจัยการดำเนินงานเครือข่ายประสาทและระบบควบคุมและเราหวังว่ามันจะเป็นที่สนใจของนักจิตวิทยาและนักประสาทวิทยา
- คู่มือเคมบริดจ์ของปัญญาประดิษฐ์ - เขียนขึ้นสำหรับผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญมันครอบคลุมฐานรากของวินัยทฤษฎีที่สำคัญและพื้นที่การวิจัยหลักรวมถึงหัวข้อที่เกี่ยวข้องเช่นชีวิตประดิษฐ์
- The Emotion Machine: การคิดแบบทั่วไปปัญญาประดิษฐ์และอนาคตของจิตใจมนุษย์ - ในหนังสือที่ขยายตัวของความคิดนี้มาร์วินมินสกี้ผู้บุกเบิกทางวิทยาศาสตร์ยังคงดำเนินการวิจัยที่ก้าวล้ำนำเสนอรูปแบบใหม่ที่น่าสนใจสำหรับการทำงานของจิตใจของเรา
- ปัญญาประดิษฐ์: การสังเคราะห์ใหม่ - เริ่มต้นด้วยตัวแทนปฏิกิริยาเบื้องต้น Nilsson ค่อยๆเพิ่มแรงม้าทางปัญญาของพวกเขาเพื่อแสดงให้เห็นถึงความคิดที่สำคัญและยั่งยืนที่สุดใน AI
- ในด้านข่าวกรอง - ฮอว์กินส์พัฒนาทฤษฎีที่ทรงพลังว่าสมองของมนุษย์ทำงานอย่างไรอธิบายว่าทำไมคอมพิวเตอร์ถึงไม่ฉลาดและขึ้นอยู่กับทฤษฎีใหม่นี้ในที่สุดเราก็สามารถสร้างเครื่องอัจฉริยะได้ในที่สุด นอกจากนี้ยังมีเวอร์ชันเสียงจาก Audible.com
- วิธีการสร้างจิตใจ - Kurzweil กล่าวถึงวิธีการทำงานของสมองวิธีที่จิตใจเกิดขึ้นอินเตอร์เฟสสมองคอมพิวเตอร์และความหมายของการเพิ่มพลังของสติปัญญาของเราอย่างมากมายเพื่อแก้ไขปัญหาของโลก
- การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง - Goodfellow, Bengio และ Courville บทนำเกี่ยวกับหัวข้อต่าง ๆ ในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งครอบคลุมภูมิหลังทางคณิตศาสตร์และแนวคิดเทคนิคการเรียนรู้ลึกที่ใช้ในอุตสาหกรรมและมุมมองการวิจัย
- องค์ประกอบของการเรียนรู้ทางสถิติ: การขุดข้อมูลการอนุมานและการทำนาย-Hastie และ Tibshirani ครอบคลุมหัวข้อที่หลากหลายตั้งแต่การเรียนรู้ภายใต้การดูแล (การทำนาย) ไปจนถึงการเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแลรวมถึงเครือข่ายประสาท
- การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและเกมของ Go-การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและเกมของ Go สอนให้คุณรู้ถึงวิธีการใช้พลังของการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งกับงานการใช้เหตุผลที่มีรสชาติของมนุษย์ที่ซับซ้อนโดยการสร้าง AI ที่เล่นได้ หลังจากเปิดเผยคุณถึงรากฐานของเครื่องจักรและการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งคุณจะใช้ Python เพื่อสร้างบอทแล้วสอนกฎของเกม
- การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งสำหรับการค้นหา - การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งสำหรับการค้นหาสอนวิธีการใช้ประโยชน์จากเครือข่ายประสาท, NLP และเทคนิคการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการค้นหา
- การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งกับ Pytorch - Pytorch ทำให้มหาอำนาจเหล่านี้อยู่ในมือของคุณมอบประสบการณ์ Python ที่สะดวกสบายที่ทำให้คุณเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็วและเติบโตไปพร้อมกับคุณในขณะที่คุณ - และทักษะการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งของคุณ - มีความซับซ้อนมากขึ้น การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งกับ Pytorch จะทำให้การเดินทางครั้งนั้นมีส่วนร่วมและสนุกสนาน
- การเรียนรู้การเสริมแรงอย่างลึกซึ้งในการดำเนินการ - การเรียนรู้การเสริมแรงอย่างลึกซึ้งในการดำเนินการสอนแนวคิดพื้นฐานและคำศัพท์ของการเรียนรู้การเสริมแรงอย่างลึกซึ้งพร้อมกับทักษะและเทคนิคการปฏิบัติที่คุณต้องใช้ในโครงการของคุณเอง
- Grokking การเรียนรู้การเสริมแรงอย่างลึกล้ำ - การเรียนรู้การเสริมแรงอย่างลึกล้ำแนะนำวิธีการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ทรงพลังนี้โดยใช้ตัวอย่างภาพประกอบการออกกำลังกายและการสอนที่ชัดเจน
- ฟิวชั่นในการดำเนินการ - ฟิวชั่นในการดำเนินการสอนให้คุณสร้างไปป์ไลน์การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีคุณสมบัติเต็มรูปแบบรวมถึงเอกสารและการค้นหาข้อมูลและการจัดกลุ่มข้อมูลแบบกระจาย
- การประมวลผลภาษาธรรมชาติในโลกแห่งความเป็นจริง - หนังสือการเข้าถึงก่อนกำหนดเกี่ยวกับวิธีการสร้างแอปพลิเคชัน NLP ที่ใช้งานได้จริงโดยใช้ Python
- Grokking Machine Learning - Book Access Book ที่แนะนำเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่มีค่าที่สุด
- ประสบความสำเร็จกับ AI - การแนะนำการจัดการโครงการ AI ที่ประสบความสำเร็จและใช้ AI กับสถานการณ์ในชีวิตจริง
- องค์ประกอบของ AI (ตอนที่ 1) - Reaktor/University of Helsinki - การแนะนำ AI เป็นหลักสูตรออนไลน์ฟรีสำหรับทุกคนที่สนใจเรียนรู้ว่า AI คืออะไรสิ่งที่เป็นไปได้ (และไม่สามารถทำได้) กับ AI และส่งผลกระทบต่อชีวิตของเราอย่างไร
- การประมวลผลภาษาธรรมชาติที่จำเป็น-คู่มือปฏิบัติงานสำหรับ NLP ด้วยเทคนิคการปฏิบัติตัวอย่างที่ใช้งูหลามจำนวนมากและกรณีศึกษาในโลกแห่งความเป็นจริง
- หลักสูตรไมโครของ Kaggle - ชุดของหลักสูตรไมโครโดยนำเสนอความรู้เชิงปฏิบัติและภาคปฏิบัติตั้งแต่งูเหลือมไปจนถึงการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
- ถ่ายโอนการเรียนรู้สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ - หนังสือที่ทำให้คุณเร่งความเร็วด้วยแนวคิด ML ที่เกี่ยวข้องแล้วดำน้ำไปสู่การถ่ายโอนการเรียนรู้สำหรับ NLP
- (ซีรี่ส์การเรียนรู้ลึกของ Stanford] [https://www.youtube.com/playlist?list=ploromvodv4roabxsyghtsbvuz4g_yqhob]
- คู่มือนักพัฒนาการเรียนรู้ของ Amazon Machine - หนังสือสำหรับนักพัฒนา ML ซึ่งแนะนำแนวคิดและกลยุทธ์ ML ด้วยการใช้งานจริงมากมาย
- หลักสูตรการสังเกตการเรียนรู้ของเครื่อง - หลักสูตรที่นำด้วยตนเองครอบคลุมสัญชาตญาณคณิตศาสตร์และแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการสังเกตการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพ
- การเรียนรู้ของเครื่องจักรสำหรับมนุษย์-ชุดของคำอธิบายที่เรียบง่ายภาษาอังกฤษธรรมดามาพร้อมกับคณิตศาสตร์รหัสและตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง
หนังสือ
- การเรียนรู้ของเครื่องจักรสำหรับมนุษย์ (เพียงและอย่างอื่น) - หนังสือการเข้าถึงก่อนกำหนดที่ให้พื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่องและการใช้ภาษาการเขียนโปรแกรม R
- การเรียนรู้ของเครื่องจักรทำงานอย่างไร - Mostafa Samir หนังสือการเข้าถึงยุคแรกที่แนะนำการเรียนรู้ของเครื่องจักรจากด้านการปฏิบัติและเชิงทฤษฎีในวิธีที่ไม่เป็นอันตราย
- MachinelearningWithTenSorFlow2ed เป็นหนังสือเกี่ยวกับเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องอเนกประสงค์รวมถึงการถดถอยการจำแนกการจัดกลุ่มที่ไม่ได้รับการดูแลการเรียนรู้การเสริมแรง, ระบบอัตโนมัติ, เครือข่ายประสาทเทียม, RNNs และ LSTMS โดยใช้ Tensorflow 1.14.1
- การเรียนรู้ด้วยเครื่องเซิร์ฟเวอร์ - หนังสือสำหรับวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวกับวิธีการฝึกอบรมและปรับใช้ระบบการเรียนรู้ของเครื่องบนคลาวด์สาธารณะเช่น AWS, Azure และ GCP โดยใช้วิธีการที่มุ่งเน้นรหัส
- หนังสือการเรียนรู้ของเครื่องร้อยหน้า - สิ่งที่คุณต้องรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องจักรในหน้าร้อยหน้าการเรียนรู้ที่ได้รับการดูแลและไม่ได้รับการดูแล SVM เครือข่ายประสาทวิธีการทั้งหมดของวงดนตรีการไล่ระดับสีการวิเคราะห์กลุ่มและการลดมิติ
- Trust in Machine Learning - หนังสือสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์และวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวกับวิธีทำให้ AI ของคุณเป็นพันธมิตรที่น่าเชื่อถือ สร้างระบบการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถอธิบายได้แข็งแกร่งโปร่งใสและปรับให้เหมาะสมเพื่อความเป็นธรรม
- AI Generative AI ในการดำเนินการ - หนังสือที่แสดงวิธีการเพิ่มเครื่องมือ AI แบบกำเนิดสำหรับข้อความรูปภาพและรหัสและอื่น ๆ ในกลยุทธ์และโครงการขององค์กรของคุณ ..
การเขียนโปรแกรม
- การเขียนโปรแกรม Prolog สำหรับปัญญาประดิษฐ์ - คู่มือที่ขายดีที่สุดนี้สำหรับ Prolog และปัญญาประดิษฐ์มุ่งเน้นไปที่ศิลปะของการใช้กลไกพื้นฐานของ prolog เพื่อแก้ปัญหา AI ที่น่าสนใจ
- อัลกอริทึม AI โครงสร้างข้อมูลและสำนวนใน Prolog, Lisp และ Java - PDF ที่นี่
- เครื่องมือ Python สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องจักร
- Python สำหรับปัญญาประดิษฐ์
ปรัชญา
- Super Intelligence - Superintelligence ถามคำถาม: จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อเครื่องจักรเกินกว่ามนุษย์ในหน่วยสืบราชการลับทั่วไป?
- การประดิษฐ์ครั้งสุดท้ายของเรา: ปัญญาประดิษฐ์และการสิ้นสุดของยุคมนุษย์ - การประดิษฐ์ครั้งสุดท้ายของเราสำรวจอันตรายของการแสวงหา AI ขั้นสูง จนถึงตอนนี้ความฉลาดของมนุษย์ยังไม่มีคู่แข่ง เราสามารถอยู่ร่วมกับสิ่งมีชีวิตที่ข่าวกรองแคระของเราเองได้หรือไม่? และพวกเขาจะอนุญาตให้เราได้หรือไม่?
- วิธีการสร้างความคิด: ความลับของความคิดของมนุษย์เปิดเผย - เรย์คุร์ซเวลผู้อำนวยการฝ่ายวิศวกรรมของ Google สำรวจกระบวนการของการย้อนกลับด้านวิศวกรรมสมองเพื่อทำความเข้าใจอย่างแม่นยำว่ามันทำงานอย่างไรจากนั้นใช้ความรู้นั้นเพื่อสร้างเครื่องจักรที่ชาญฉลาด
- จิตใจสมองและโปรแกรม - บทความ 1980 โดยนักปรัชญา John Searle ที่มีการทดลองทางความคิด 'ห้องจีน' ที่มีชื่อเสียง มันอาจเป็นการโจมตีที่โด่งดังที่สุดในความคิดของ AI ที่แข็งแกร่งซึ่งมี 'จิตใจ' หรือ 'จิตสำนึก' และเป็นการอ่านที่น่าสนใจสำหรับผู้ที่สนใจในการแยก AI และปรัชญาของจิตใจ
- Gödel, Escher, Bach: ถักเปียสีทองชั่วนิรันดร์ - เขียนโดย Douglas Hofstadter และ Taglined "ความทรงจำเชิงเปรียบเทียบในจิตใจและเครื่องจักรในจิตวิญญาณของ Lewis Carroll" การเดินทางที่ไม่น่าเชื่อ เช่น 1 และ 0's จัดเรียงในรูปแบบพิเศษ
- ชีวิต 3.0: การเป็นมนุษย์ในยุคของปัญญาประดิษฐ์ - Max Tegmark ศาสตราจารย์วิชาฟิสิกส์ที่ MIT กล่าวถึงวิธีการปัญญาประดิษฐ์อาจส่งผลกระทบต่ออาชญากรรมสงครามความยุติธรรมงานสังคมและความรู้สึกของเราในการเป็นมนุษย์ทั้งในอนาคตอันใกล้และไกล
เนื้อหาฟรี
- รากฐานของตัวแทนการคำนวณ - หนังสือเล่มนี้จัดพิมพ์โดย Cambridge University Press
- การแสวงหาปัญญาประดิษฐ์ - หนังสือเล่มนี้มีร่องรอยประวัติศาสตร์ของเรื่องตั้งแต่ความฝันแรก ๆ ของผู้บุกเบิกผู้บุกเบิกในศตวรรษที่สิบแปด (และก่อนหน้านี้) ไปจนถึงงานที่ประสบความสำเร็จมากขึ้นของวิศวกร AI ในปัจจุบัน
- Stanford CS229 - การเรียนรู้ของเครื่อง - หลักสูตรนี้ให้การแนะนำอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องและการจดจำรูปแบบทางสถิติ
- คอมพิวเตอร์และความคิด: การแนะนำในทางปฏิบัติเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ - หนังสือเล่มนี้ครอบคลุมการจำลองคอมพิวเตอร์ของกิจกรรมของมนุษย์เช่นการแก้ปัญหาและการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์; เครื่องมือและเทคนิค AI การแนะนำการเขียนโปรแกรม AI; รูปแบบเครือข่ายสัญลักษณ์และระบบประสาทของการรับรู้; ธรรมชาติของจิตใจและสติปัญญา และผลกระทบทางสังคมของ AI และวิทยาศาสตร์การรับรู้
- Society of Mind - งานน้ำเชื้อของ Marvin Minsky เกี่ยวกับวิธีการทำงานของจิตใจของเรา แนวคิด AI สัญลักษณ์จำนวนมากได้มาจากพื้นฐานนี้
- ปัญญาประดิษฐ์และชีววิทยาโมเลกุล - ปริมาณปัจจุบันเป็นความพยายามที่จะเชื่อมโยงช่วงของการสำรวจตั้งแต่นิวคลีโอไทด์ไปจนถึงแนวคิดนามธรรมในการวิจัย AI/MB ร่วมสมัย
- บทนำสั้น ๆ เกี่ยวกับผลกระทบทางการศึกษาของปัญญาประดิษฐ์ - หนังสือเล่มนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้ครูฝึกหัดและผู้ให้บริการเรียนรู้เกี่ยวกับผลการศึกษาบางอย่างของการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบันเพื่อช่วยในการแก้ปัญหาและการทำงานให้สำเร็จ
- สารานุกรม: Intelligence Intelligence-Scholarpedia เป็นสารานุกรมเปิดการเข้าถึงแบบเพียร์ที่ได้รับการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญด้านวิชาการจากทั่วโลก
- ปัญญาประดิษฐ์จริยธรรม - หนังสือโดย Bill Hibbard ที่รวมเอกสารที่ผ่านการตรวจสอบโดยเพื่อนและวัสดุใหม่เพื่อวิเคราะห์ประเด็นของปัญญาประดิษฐ์ทางจริยธรรม
- Golden Artificial Intelligence - กลุ่มของหน้าเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักร
- R2D3 - เว็บไซต์ที่มีคำอธิบายเกี่ยวกับหัวข้อจากการเรียนรู้ของเครื่องถึงสถิติ ทั้งหมดช่วยด้วยอินโฟกราฟิกที่มีชีวิตชีวาและตัวอย่างในชีวิตจริง มีให้บริการในภาษาต่างๆ
- ตัวแทนการสร้างแบบจำลองด้วยโปรแกรมความน่าจะเป็น - หนังสือเล่มนี้อธิบายและใช้รูปแบบของตัวแทนที่มีเหตุผลสำหรับ (PO) MDPs และการเรียนรู้การเสริมแรง
รหัส
- Explainx- Explainx เป็นกรอบ AI ที่รวดเร็วน้ำหนักเบาและปรับขนาดได้สำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลเพื่ออธิบายรูปแบบกล่องดำใด ๆ ให้กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจ
- AIMACODE - ซอร์สโค้ดสำหรับ "ปัญญาประดิษฐ์: วิธีการที่ทันสมัย" ใน LISP, Java และ Python ทั่วไป อีกมากที่จะมา
- Fann - ห้องสมุดเครือข่ายประสาทเทียมที่รวดเร็วดั้งเดิมสำหรับ C
- Fargonautica - ซอร์สโค้ดของแนวคิดของเหลวของ Douglas Hosftadter และการเปรียบเทียบเชิงสร้างสรรค์ Ph.D. โครงการ.
วิดีโอ
- การสอนเกี่ยวกับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
- พื้นฐานของการเรียนรู้การเสริมแรงในการคำนวณ
- การเรียนรู้การเสริมแรงอย่างลึกซึ้ง
- ตัวแทนอัจฉริยะและกระบวนทัศน์สำหรับ AI
- ประสิทธิภาพที่ไม่สมเหตุสมผลของการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง - ผู้อำนวยการวิจัย AI ของ Facebook ดร. Yann Lecun ให้การพูดคุยเกี่ยวกับเครือข่ายประสาทเชิงลึกและแอปพลิเคชันของพวกเขาในการเรียนรู้ของเครื่องจักรและวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์
- AWS Machine Learning In Motion - หลักสูตรวิดีโอสดแบบโต้ตอบนี้ช่วยให้คุณได้รับความผิดพลาดในการใช้ AWS สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและสอนวิธีการสร้างอัลกอริทึมการทำนายการทำงานอย่างเต็มที่
- การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งด้วยการเรียนรู้แบบลึก ๆ กับ R In Motion สอนให้คุณใช้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งกับข้อความและรูปภาพโดยใช้ไลบรารี Keras ที่ทรงพลังและอินเทอร์เฟซภาษา R
- Grokking การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งในการเรียนรู้การเคลื่อนไหวอย่างลึกซึ้งในการเคลื่อนไหวจะไม่เพียง แต่สอนวิธีการใช้ห้องสมุดหรือกรอบงานเดียว คุณจะค้นพบวิธีการสร้างอัลกอริทึมเหล่านี้ตั้งแต่เริ่มต้น!
- การเรียนรู้การเสริมแรงในการเคลื่อนไหว - วิดีโอสดนี้แบ่งแนวคิดที่สำคัญเช่นวิธีที่ระบบ RL เรียนรู้วิธีการรับรู้และประมวลผลข้อมูลสิ่งแวดล้อมและวิธีการสร้างและฝึกอบรมตัวแทน AI
การเรียนรู้
- การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง วิธีการและแอปพลิเคชันหนังสือฟรีจาก Microsoft Research
- เครือข่ายประสาทและการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง - เครือข่ายประสาทและการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งในปัจจุบันเป็นวิธีการแก้ปัญหาที่ดีที่สุดสำหรับปัญหามากมายในการจดจำภาพการจดจำคำพูดและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ หนังสือเล่มนี้จะสอนแนวคิดหลักที่อยู่เบื้องหลังเครือข่ายประสาทและการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
- การเรียนรู้ของเครื่อง: มุมมองที่น่าจะเป็น - ตำราเรียนนี้นำเสนอการแนะนำที่ครอบคลุมและมีอยู่ในตัวเองเกี่ยวกับสาขาการเรียนรู้ของเครื่อง
- การเรียนรู้อย่างลึกล้ำ - โยชูวาเบงโอ, เอียนกู๊ดเฟลโลว์และแอรอนคอร์วิลล์รวบรวมหนังสือเล่มนี้ฟรี (และร่างฉบับร่าง) เกี่ยวกับการเรียนรู้ลึก หนังสือเล่มนี้ได้รับการปรับปรุงให้ทันสมัยและครอบคลุมหัวข้อที่หลากหลายในเชิงลึก (ถึงและรวมถึงการเรียนรู้ลำดับตามลำดับ)
- เริ่มต้นด้วยการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและ Python
- การเรียนรู้ของเครื่องจักรความเชี่ยวชาญ
- Deep Learning.net - เว็บไซต์รวมสำหรับทรัพยากร DL
- การเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ยอดเยี่ยม - เช่นนี้ GitHub นี้ แต่เน้น ML
- FastML
- แหล่งข้อมูลการเรียนรู้ลึกที่ยอดเยี่ยม - รายการทรัพยากรการเรียนรู้สำหรับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
- หลักสูตรวิดีโอการเรียนรู้ของเครื่องจักรระดับมืออาชีพและเชิงลึก-คอลเลกชันของการเรียนรู้ของเครื่องจักรมืออาชีพและเชิงลึกในเชิงลึกและการสอนวิดีโอและหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลและหลักสูตร
- หลักสูตรวิดีโอปัญญาประดิษฐ์ระดับมืออาชีพและเชิงลึก-คอลเล็กชั่นการสอนวิดีโอและหลักสูตรปัญญาชนในเชิงลึกและหลักสูตร
- หลักสูตรวิดีโอการเรียนรู้เชิงลึกระดับมืออาชีพและเชิงลึก-คอลเล็กชั่นวิดีโอและหลักสูตรการเรียนรู้เชิงลึกแบบมืออาชีพฟรีและหลักสูตรการเรียนรู้เชิงลึก
- บทนำเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง - หลักสูตรระดับเบื้องต้นการเรียนรู้ของเครื่องจักรความผิดพลาด
- การจำแนกกราฟที่ยอดเยี่ยม - การเรียนรู้จากข้อมูลที่มีโครงสร้างของกราฟ
- การตรวจจับชุมชนที่ยอดเยี่ยม - ข้อมูลที่มีโครงสร้างกราฟการจัดกลุ่ม
- เอกสารการตัดสินใจที่ยอดเยี่ยม - เอกสารต้นไม้ตัดสินใจจากการประชุมการเรียนรู้ของเครื่องจักร
- เอกสารการไล่ระดับสีไล่ระดับสีที่ยอดเยี่ยม - เอกสารเพิ่มการไล่ระดับสีจากการประชุมการเรียนรู้ของเครื่องจักร
- เอกสารตรวจจับการฉ้อโกงที่ยอดเยี่ยม - เอกสารตรวจจับการฉ้อโกงจากการประชุมการเรียนรู้ของเครื่องจักร
- ศิลปะประสาทที่ยอดเยี่ยม - การสร้างงานศิลปะและการจัดการภาพโดยใช้เครือข่ายประสาทลึก
องค์กร
- สมาคมข่าวกรองการคำนวณ IEEE
- สถาบันวิจัยข่าวกรองเครื่องจักร
- Openai
- สมาคมเพื่อความก้าวหน้าของปัญญาประดิษฐ์
- การวิจัยของ Google DeepMind
- การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งของ Nvidia
- AI Google
- Facebook AI
- IBM Research
- Microsoft Research
วารสาร
- AI & Society
- การสื่อสาร AI
- นิตยสาร AI
- พงศาวดารคณิตศาสตร์และปัญญาประดิษฐ์
- พีชคณิตที่ใช้งานได้ในด้านวิศวกรรมการสื่อสารและคอมพิวเตอร์
- ปัญญาประดิษฐ์ประยุกต์
- ประยุกต์ข่าวกรอง
- ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการออกแบบวิศวกรรมการวิเคราะห์และการผลิต
- รีวิวปัญญาประดิษฐ์
- ปัญญาประดิษฐ์
- วิศวกรรมซอฟต์แวร์อัตโนมัติ
- ตัวแทนอิสระและระบบหลายตัวแทน
- ทฤษฎีองค์กรการคำนวณและคณิตศาสตร์
- ข่าวกรองการคำนวณ
- ธุรกรรมอิเล็กทรอนิกส์เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์
- ข่าวกรองวิวัฒนาการ
- ผู้เชี่ยวชาญ - ระบบอัจฉริยะของ Ieee
- IEEE Transactions Science and Engineering
- ระบบอุตสาหกรรมอัจฉริยะ
- วารสารสากลของระบบอัจฉริยะ
- วารสารนานาชาติเกี่ยวกับเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์
- วารสารวิจัยปัญญาประดิษฐ์
- วารสารการใช้เหตุผลอัตโนมัติ
- วารสารปัญญาประดิษฐ์และทฤษฎีทางทฤษฎี
- วารสารระบบข้อมูลอัจฉริยะ
- วารสารเกี่ยวกับความหมายของข้อมูล
- รีวิววิศวกรรมความรู้
- จิตใจและเครื่องจักร
- ความคืบหน้าในปัญญาประดิษฐ์
การแข่งขัน
- mit battleCode
- AI Challenge
- เกม AI
จดหมายข่าว
- Superhuman.ai จดหมายข่าว AI ประจำวัน
ผิด
- Open Cognition Project - เราพยายามอย่างจริงจังในการสร้างเครื่องคิด
- Aitopics - การรวมทรัพยากร AI ขนาดใหญ่
- Airesources - ไดเรกทอรีของซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สและข้อมูลการเข้าถึงแบบเปิดสำหรับชุมชนการวิจัย AI
- Subreddit ปัญญาประดิษฐ์
- การทดลอง AI กับ Google
ใบอนุญาต
ตามขอบเขตที่เป็นไปได้ภายใต้กฎหมาย Owain Lewis ได้สละสิทธิ์ลิขสิทธิ์และสิทธิที่เกี่ยวข้องหรือใกล้เคียงกับงานนี้ทั้งหมด
