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聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源

awesome-AI-books聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源。详尽的章节覆盖了数据挖掘、机器学习实战与最新学术研究,为初学者到研究者的AI学习提供综合性帮助。

人工智能深度学习机器学习数据挖掘量子计算Github开源项目

项目介绍:Awesome AI Books

"Awesome AI Books" 是一个汇集了众多人工智能相关书籍和PDF资源的项目,旨在为AI学习者提供丰富的学习材料。这个项目主要面向热衷于学习和研究人工智能理论与实践的人士。需要注意的是,该项目仅供学习使用,禁止商业用途。

项目宗旨

项目的初衷是搭建一个共享AI书籍的开放平台,为人工智能学习者提供所需的学习资源。如果你有优秀的AI书籍推荐,欢迎在项目中提issue或PR,帮助丰富书籍库。同样,若你需要某本书,可以告知项目维护者,他们将尽力添加入库。不过,由于GitHub对大文件存储有限制,所有的PDF书籍存储在Yandex.Disk

内容分类

这个项目的内容涵盖了多种主题和学科,主要包括以下类别:

组织与研究论文

项目介绍了多个著名的科研发布平台,例如:arxiv.orgScience,以及一些知名AI研究机构的出版物,如DeepMind PublicationsOpenAI Research

培训实践

项目收集了多种供强化学习算法开发和比较的平台,如OpenAI GymmalmoDeepMind Pysc2等。这些平台为研究者和开发者提供了丰富的实验环境和资源。

书籍

  • 初学理论与入门:提供AI基础理论和入门书籍。
  • 数学:涵盖概率论、线性代数、统计学等数学基础书籍。
  • 数据挖掘:集中于数据挖掘技术和实践的书籍。
  • 深度学习:涉及深度学习的理论与实践著作。
  • 哲学:这些书籍探讨了AI以及人类与AI之间的未来关系。

量子与AI

这个部分探讨了量子计算基础及其在AI领域的应用,与此相关的框架如ProjectQ也包含在内。

在线书籍与资料库

该分类提供了各类AI范畴的在线书籍及资料,涵盖强化学习、特征选择、机器学习、深度学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域。除此之外,还有自动机器学习(Auto ML)与降维技术的相关资料。

分布式训练

提供了一些用于分布式深度学习的工具,如HorovodAcme

贡献与支持

"Awesome AI Books" 项目得以存在和发展,离不开来自社区贡献者的代码贡献与财务支持。任何个人或组织都可以通过在Open Collective上贡献,以帮助维持项目的社区活力。

项目支持方法

对于愿意支持项目的朋友,使用显眼的二维码可以进行比特币或以太坊捐赠。此外,积极贡献你所拥有的书籍资源也是支持项目的重要方式。

总之,"Awesome AI Books" 是一个持续不断成长的项目,通过集结和开发丰富的学习资料,为全球AI学习者提供了一个不可或缺的学习资源库。

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