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作为目前全球最大的开发者社区,GitHub 上面累积了无数多优质的开源项目,其中也不缺反一些优质的开源学习资源,今天给大家推荐该平台上六大与 AI 相关的资源,文末附地址获取方式,希望大家喜欢。

动手学深度学习

该书是加州大学伯克利分校 2019 年春学期 Introduction to Deep Learning 课程教材的中文翻译版。书籍内容全面介绍深度学习,不仅阐述算法原理,还可以运行它们,以获得交互式的学习体验。

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算法

该书作者是伊利诺伊大学教授 Jeff,这位老教授在 UIUC 教了 20 年的书,授课内容与经验都浓缩在这本书上了。

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微软 AI 学习资源

微软出品的一整套 AI 学习资源,主要服务于国内学生、教师以及 IT 从业人员。

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Virgilio

推出没几天便火遍全网的机器学习指南,名字取自意大利诗人但丁所著长诗《神曲》中旦丁导师。

该指南可作为你机器学习的导师,为你提供完整学习路径,让你了解更多工具的使用,掌握更多技能。

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神经网络与深度学习

该书作者是邱锡鹏,目前是复旦大学副教授,博士生导师,计算机科学技术学院。主要从事自然语言处理、深度学习等方向的研究,在 ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI 等计算机学会 A/B 类期刊、会议上发表 60 余篇学术论文。开源自然语言处理工具 FudanNLP 项目开发者,FastNLP 项目负责人。

该课程主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型(前馈网络、卷积网络、循环网络等)以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。

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可解释的机器学习

由作者 Christoph Molnar 历时两年编写而成。书籍累计 250 多页、7.8 万词、1200 多次提交。

一本真正带你理解机器学习的神书。

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