OpenAI Gym介绍 http://m.blog.csdn.net/u010510350/article/details/71450232…

人工智能成为当下科技发展的代表之一,持续受到了不少追捧,不管你是否是这一专业的学生或者职场人,学习并掌握一项新潮技能总是不会被同龄人淘汰的.我曾经问过别人.也被别人问过关于学习人工智能(AI)最好的方式是什么?我应该去阅读什么书?我应该去看什么视频?尝试过很多方法,也做了很多的学习路径规划. 实际上,人工智能研究在本质上是学术性的,在你能够获得人工智能的某些细节之前,需要掌握大量的跨各类学科的知识. 不论你找到了怎样的学习方法,扩展阅读总是必要的,因为当下的一些人工智能网课普遍忽视了原始论文的相…

最近一直忙着研究学习Python,很久没更新博客了,整理了一些Python学习资料,和大家分享一下!每天更新一篇~ 一.Python 特点 1.易于学习:Python有相对较少的关键字,结构简单,和一个明确定义的语法,学习起来更加简单. 2.易于阅读:Python代码定义的更清晰. 3.易于维护:Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的. 4.一个广泛的标准库:Python的最大的优势之一是丰富的库,跨平台的,在UNIX,Windows和Macintosh兼容很好. 5.互动模式:互动模…

吐血整理:人工智能PDF中文教材资源包2.73G基本包含全部学习资料 人工智能学习书单(关注微信公众号:aibbtcom获取更多资源) 文末附百度网盘下载地址 人工神经网络与盲信号处理 人工神经网络与模糊信号处理 人工智能(AI)程序设计(面向对象语言) 人工智能 人工智能导论 人工智能基础 人工智能及其应用(蔡自兴) 人工智能入门 人工智能人工神经网络及其语言AI&ANNProgramming in Emacs Lisp 人工智能哲学 深度学习 中文版 深度学习21天学习 深度学习基础(Fun…

[导读] 本文由知名开源平台,AI技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识.数据分析挖掘.机器学习.深度学习.强化学习.前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱.是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源. 基础知识 1.数学 数学是学不完的,也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础,入门人工智能领域,其实只需要掌握必要的基础知识就好.AI的数学基础最主要…

初见 机器学习图解 错过了这一篇,你学机器学习可能要走很多弯路 这3张脑图,带你清晰人工智能学习路线 一些课程 Andrew Ng的网络课程 HomePage:http://www.deeplearning.ai/ 网易云课堂(中文翻译版):https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm Andrew Ng的机器学习课程 coursera:https://www.coursera.org/learn/machine-learn…

一:AI学习吧 项目描述 系统使用前后端分离的模式,前端使用vue框架,后端使用restframework实现. 项目需求 公司开发AI学习吧,由于公司需要一款线上学习平台,要开发具有线上视频学习.支付等功能的平台,并整合用户支付和微信消息的推送和提醒.使用Git进行协同开发. 项目结构 项目主要有三大模块: 项目三大模块: 1:导师后台是:基于Thanos组件,给导师"管理学员作业"."学习进度"."跟进记录"等. 2:管理后台:基于Thano…

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我的人工智能学习之路-从无到有精进之路 https://blog.csdn.net/sinox2010p1/article/details/80467475 如何自学人工智能路径规划(附资源,百分百亲身经验)https://www.jianshu.com/p/2be801b101f2 零基础自学人工智能,看这些资料就够了(300G资料免费送)https://www.jianshu.com/p/cb0db5a8a5d6 如何自学人工智能路径规划(附资源,百分百亲身经验)https://www.ji…

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning i…