AI学习网站推荐
一、机器学习
在学习机器学习领域的时候,有几个网站是非常推荐的。首先是林轩田和李宏毅的机器学习南瓜书,它对西瓜书的公式推导有着非常清晰的解释,让人容易理解。这本书的在线版本可以在这里找到。另外一个不可忽视的资源是scikit-learn网站,它是一个非常全面而且易于使用的机器学习库,可以在这里找到。如果你想深入了解更多的机器学习内容,可以参考吴恩达和李航的机器学习课程和代码实现,以及其他数据科学资源,它们都可以在这个GitHub仓库里找到。此外,还有一个非常普适的论坛网站,里面包含了各个方向的讨论,可以在这里找到。另外,如果你需要更多的机器学习和深度学习资料,可以参考这个网站和这个GitHub仓库。
二、深度学习
当涉及到深度学习时,吴恩达的课程是非常值得推荐的。你可以在Coursera上找到他的课程,也可以在bilibili上找到他的课程笔记。此外,《动手学深度学习》是一本非常经典的深度学习教材,有很多高star的开源项目和搜索功能。另外还有一些涵盖不同方向的资源,比如ModelZoo和这个网站,以及这篇知乎文章。如果你对深度学习感兴趣,这些资源肯定会对你有所帮助。
三、论文相关
如果你对论文感兴趣,我推荐你去这个网站,上面有很多顶会的accepted papers可以参考。通常你只需要搜索“顶会名字+年份+accepted paper”,就可以找到你想要的论文。以KDD 2019为例,你可以在这个网站找到。
四、NLP领域
对于自然语言处理(NLP)领域的学习,我推荐你参考CS224N课程,你可以在bilibili 上找到相关视频。此外,还有一些关于情感分词和NLP数据集等内容的博客文章和资源,你可以在这个博客和这个知乎专栏找到。另外,如果你想了解更多的NLP总结性文章,可以参考这篇知乎文章和这篇知乎文章。如果你对ABSA bert的代码感兴趣,可以参考这个GitHub仓库。此外,还有一些预训练的NLP数据集,你可以在这个GitHub仓库和这个GitHub仓库找到。对于NLP学习来说,NLP民工的乐园是一个非常全面的中文NLP资源库,你可以在那里找到你需要的内容。
五、视觉(CV相关)
在计算机视觉(CV)领域,CVPR论文是非常重要的参考资料,你可以在这个网站上找到。另外,你还可以在paperswithcode上找到最新的CV论文和相关代码。如果你对李飞飞的计算机视觉课程CS231n感兴趣,可以在这里找到相关的视频和图像、视频数据集。此外,OpenCV-python是一个非常有用的计算机视觉库,你可以在这里找到它的文档。如果你想了解更多关于CV的内容,可以参考这篇知乎文章。
六、数学工具语言等
在学习编程语言和数学工具时,有一些网站和书籍是非常有用的。你可以参考菜鸟教程上的C++、Python、Linux和Docker等编程语言的教程,它们都可以在这个网站找到。