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ヘビードライグッズ、役立った最初の時間
AI関連するリソースが多すぎる、赤い石はまた、いくつかの並べ替えを締結していたが、合計は非常に完了しないことがあります。最近、私はGitHubのを訪問し、非常に完全なスーパーAI資源の非常に良いリストを、見つけたとき。今日はあなたに紹介します。
このオンラインリソースは、AIの問題の様々な（100+）、無料のオンライン書籍、コース、ビデオ、講義、論文、チュートリアル、研究者、ウェブサイト、データ収集をカバーし、人工知能上のほとんどすべてのコンテンツが含まれています、会議、フレームワーク、ツールなど。
最初はそのGitHubのアドレスを入れます：
https://github.com/Niraj-Lunavat/Artificial-Intelligence
プロジェクトの著者は、インドからのもの Niraj Lunavat人工知能、機械学習、深い学習やPythonに特化しました、。
ここでは、オンラインAIリソースこの素晴らしい場所を見てください。
まず、ビューの全体のポイントを含むファイルは、非常に豊富な資源がそうで、アルゴリズム、ビッグデータ、データ科学、深い学習、エクセル、Gitは、数学のAI基盤、ニューラルネットワーク、Matlabの、パイソンなどがあります。AIは基本的にすべての関連情報やリソースをカバーしています。
1.問題
オンラインリソースには、以下の内訳で、100 +チートシートが含まれています。
アドバンテージチートシートで簡単にアクセスできるように知識を洗練されています。例えば、AIの概要の基本的な知識や概念のいくつかは非常に良いです！
2.無料のオンラインブック
その中で、古典的な「ニューラルネットワークと深い学習を」はじめに私の非常に好きな深い学習があり、著者はマイケル・ニールセンです。リソース文書を発行した赤い石の層は推奨していた、リンクを参照してください。
「ニューラルネットワークと深い学習」の人気のネットワークは、それが中国語版に翻訳されました！
3.コース
4.ビデオとコースウェア
5.ペーパー
6.チュートリアル
7.サイト
8.データセット
9.会議
10フレーム
11.ツール
上記11に加えて、多くのコンテンツがあります。各コンテンツは非常に豊富です。あなたを助けることを望んで！
最後に、オンラインリソースのアドレスを添付：
https://github.com/Niraj-Lunavat/Artificial-Intelligence
推奨読書
（読むためにジャンプするタイトルをクリックしてください）
重いです！AI適切な方法学術交流グループの友人を設立
次Fangerウェイコードをスキャン、追加 AI適切な方法アシスタントマイクロチャネルをアドミッションを申請することができ、リンスアン錫機械学習群（番号 1）、アンドリュー・ウdeeplearning.ai試験群（図 2）。必ず発言すること：グループ（1または2または1 + 2）+場所+学校/会社+ニックネームに。例えば：1+上海復旦+ +子牛。
押しスキャンコード、グループアプリケーション
（追加の高い番号は、しばらくお待ちください）
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