葵花寶典之機器學習：全網(wǎng)最重要的AI資源都在這里了

樟榆詩詞 2017-08-09

展開全文

2000年早期，Robbie Allen在寫一本關于網(wǎng)絡和編程的書的時候，深有感觸。他發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)很不錯，但是資源并不完善。那時候，博客已經(jīng)開始流行起來。但是，Youtube還不是很普遍，Quora、 Twitter和播客同樣用者甚少。

在他轉(zhuǎn)向人工智能和機器學習10年過后，局面發(fā)生了天翻地覆的變化：網(wǎng)上資源非相當豐富，以至于很多人出現(xiàn)了選擇困難，不知道該從哪里開始（和停止）學習！

為了使大家能夠更加便利地使用這些資源，Robbie Allen瀏覽查看各種各樣的資源，把它們打包整理了出來。AI科技大本營在此借花獻佛，和大家共同分享這些資源。通過它們，你將會對人工智能和機器學習有一個基本的認知。

這些資源內(nèi)容安排如下：知名研究者，研究機構(gòu)，視頻課程，YouTube，博客，媒體作家，書籍，Quora主題欄，Reddit，Github庫，播客，實事通訊媒體、會議、論文。

如果你也有好的資源是這里沒有列出的，歡迎評論區(qū)一起交流！

研究者

大多數(shù)知名的人工智能研究者在網(wǎng)絡上的曝光率還是很高的。下面列舉了20位知名學者，以及他們的個人網(wǎng)站鏈接，維基百科鏈接，推特主頁，Google學術(shù)主頁，Quora主頁。他們中相當一部分人在Reddit或Quora上面參與了問答。

Sebastian Thrun

個人官網(wǎng)：
http://robots./
Wikipedia：
https://en./wiki/Sebastian_Thrun
Twitter：
https://twitter.com/SebastianThrun
Google Scholar：
https://scholar.google.com/citations?user=7K34d7cAAAAJ&hl=en&oi=ao
Quora：
https://www./profile/Sebastian-Thrun
Reddit AMA：
https://www./r/IAmA/comments/v59z3/iam_sebastian_thrun_stanford_professor_google_x/

Yann LeCun

個人官網(wǎng)：
http://yann./
Wikipedia：
https://en./wiki/Sebastian_Thrun
Twitter：
https://twitter.com/ylecun?
Google Scholar：
https://scholar.google.com/citations?user=WLN3QrAAAAAJ&hl=en
Quora：
https://www./profile/Yann-LeCun
Reddit AMA：
http://www./r/MachineLearning/comments/3y4zai/ama_nando_de_freitas/

Nando de Freitas

個人官網(wǎng)：
http://www.cs./~nando/
Wikipedia：
https://en./wiki/Nando_de_Freitas
Twitter：
https://twitter.com/NandoDF
Google Scholar：
https://scholar.google.com/citations?user=nzEluBwAAAAJ&hl=en
Reddit AMA：
http://www./r/MachineLearning/comments/3y4zai/ama_nando_de_freitas/

Andrew Ng

個人官網(wǎng)：
http://www./
Wikipedia：
https://en./wiki/Andrew_Ng
Twitter：
https://twitter.com/AndrewYNg
Google Scholar：
https://scholar.google.com/citations?use
Quora：
https://www./profile/Andrew-Ng'
Reddit AMA：
http://www./r/MachineLearning/comments/32ihpe/ama_andrew_ng_and_adam_coates/

Daphne Koller

個人官網(wǎng)：
http://ai./users/koller/
Wikipedia：
https://en./wiki/Daphne_Koller
Twitter：
https://twitter.com/DaphneKoller?lang=en
Google Scholar：
https://scholar.google.com/citations?user=5Iqe53IAAAAJ
Quora：
https://www./profile/Daphne-Koller
Quora Session：
https://www./session/Daphne-Koller/1

Adam Coates

個人官網(wǎng)：
http://cs./~acoates/
Twitter：
https://twitter.com/adampaulcoates
Google Scholar：
https://scholar.google.com/citations?user=bLUllHEAAAAJ&hl=en'
Reddit AMA：
http://www./r/MachineLearning/comments/32ihpe/ama_andrew_ng_and_adam_coates/

Jürgen Schmidhuber

個人官網(wǎng)：
http://people./~juergen/
Wikipedia：
https://en./wiki/J%C3%BCrgen_Schmidhuber
Google Scholar：
https://scholar.google.com/citations?user=gLnCTgIAAAAJ&hl=en
Reddit AMA：
http://www./r/MachineLearning/comments/2xcyrl/i_am_j%C3%BCrgen_schmidhuber_ama/

Geoffrey Hinton

個人官網(wǎng)：
Wikipedia：
https://en./wiki/Geoffrey_Hinton
Google Scholar：
http://www.cs./~hinton/
Reddit AMA：
http://www./r/MachineLearning/comments/2lmo0l/ama_geoffrey_hinton/

Terry Sejnowski

個人官網(wǎng)：
http://www./scientist/terrence-sejnowski/
Wikipedia：
https://en./wiki/Terry_Sejnowski
Twitter：
https://twitter.com/sejnowski?lang=en
Google Scholar：
https://scholar.google.com/citations?user=m1qAiOUAAAAJ&hl=en
Reddit AMA：
https://www./r/IAmA/comments/2id4xd/we_are_barb_oakley_terry_sejnowski_instructors_of/

Michael Jordan

個人官網(wǎng)：
https://people.eecs./~jordan/
Wikipedia：
https://en./wiki/Michael_I._Jordan
Google Scholar：
https://scholar.google.com/citations?user=yxUduqMAAAAJ&hl=en'
Reddit AMA：
http://www./r/MachineLearning/comments/2fxi6v/ama_michael_i_jordan/

Peter Norvig

個人官網(wǎng)：
http:///
Wikipedia：
https://en./wiki/Peter_Norvig
Google Scholar：
https://scholar.google.com/citations?user=Ol0vcWgAAAAJ&hl=en
Reddit AMA：
https://www./r/blog/comments/b8aln/peter_norvig_answers_your_questions_ask_me/

Yoshua Bengio

個人官網(wǎng)：
http://www.iro./~bengioy/yoshua_en/
Wikipedia：
https://en./wiki/Yoshua_Bengio
Google Scholar：
https://scholar.google.com/citations?user=kukA0LcAAAAJ&hl=en
Quora：
https://www./profile/Yoshua-Bengio
Reddit AMA：
http://www./r/MachineLearning/comments/1ysry1/ama_yoshua_bengio/

Ina Goodfellow

個人官網(wǎng)：
http://www./
Wikipedia：
https://en./wiki/Ian_Goodfellow
Twitter：
https://twitter.com/goodfellow_ian
Google Scholar：
https://scholar.google.com/citations?user=iYN86KEAAAAJ&hl=en
Quora：
https://www./profile/Ian-Goodfellow
Quora Session：
https://www./session/Ian-Goodfellow/1

Andrej Karpathy

個人官網(wǎng)：
http://karpathy./
Twitter：
https://twitter.com/karpathy
Google Scholar：
https://scholar.google.com/citations?user=l8WuQJgAAAAJ&hl=en
Quora：
https://www./profile/Andrej-Karpathy
Quora Session：
https://www./session/Andrej-Karpathy/1

Richard Socher

個人官網(wǎng)：
http://www./
Twitter：
https://twitter.com/RichardSocher
Google Scholar：
https://scholar.google.com/citations?user=FaOcyfMAAAAJ&hl=en
Interview：
http://www./2015/10/metamind-mastermind-richard-socher-deep-learning-interview.html

Demis Hassabis

個人官網(wǎng)：
http:///
Wikipedia：
https://en./wiki/Demis_Hassabis
Twitter：
https://twitter.com/demishassabis
Google Scholar：
https://scholar.google.com/citations?user=dYpPMQEAAAAJ&hl=en
Interview：
https://www./features/2016-demis-hassabis-interview-issue/

Christopher Manning

個人官網(wǎng)：
https://nlp./~manning/
Twitter：
https://twitter.com/chrmanning
Google Scholar：
https://scholar.google.com/citations?user=1zmDOdwAAAAJ&hl=en'

Fei-Fei Li

個人官網(wǎng)：
http://vision./people.html
Wikipedia：
https://en./wiki/Fei-Fei_Li
Twitter：
https://twitter.com/drfeifei
Google Scholar：
https://scholar.google.com/citations?user=1zmDOdwAAAAJ&hl=en'
Ted Talk：
https://www./talks/fei_fei_li_how_we_re_teaching_computers_to_understand_pictures/transcript?language=en

Fran?ois Chollet

個人官網(wǎng)：
https://scholar.google.com/citations?user=VfYhf2wAAAAJ&hl=en
Twitter：
https://twitter.com/fchollet
Google Scholar：
https://scholar.google.com/citations?user=VfYhf2wAAAAJ&hl=en
Quora：
https://www./profile/Fran%C3%A7ois-Chollet
Quora Session：
https://www./session/Fran%C3%A7ois-Chollet/1

Dan Jurafsky

個人官網(wǎng)：
https://web./~jurafsky/
Wikipedia：
https://en./wiki/Daniel_Jurafsky
Twitter：
https://twitter.com/jurafsky
Google Scholar：
https://scholar.google.com/citations?user=uZg9l58AAAAJ&hl=en

Oren Etzioni

個人官網(wǎng)：
http:///team/orene/
Wikipedia：
https://en./wiki/Oren_Etzioni
Twitter：
https://twitter.com/etzioni
Google Scholar：
https://scholar.google.com/citations?user=XF6Yk98AAAAJ&hl=en
Quora：
https://scholar.google.com/citations?user
Reddit AMA：
https://www./r/IAmA/comments/2hdc09/im_oren_etzioni_head_of_paul_allens_institute_for/

機構(gòu)

網(wǎng)絡上有大量的知名機構(gòu)致力于推進人工智能領域的研究和發(fā)展。

以下列出的是同時擁有官方網(wǎng)站/博客和推特賬號的機構(gòu)。

OpenAI

官網(wǎng)：https:///
Twitter：https://twitter.com/OpenAI

DeepMind

官網(wǎng)：https:///
Twitter：https://twitter.com/DeepMindA

Google Research

官網(wǎng)：https://research./
Twitter：https://twitter.com/googleresearch

AWS AI

官網(wǎng)：https://aws.amazon.com/blogs/ai/
Twitter：https://twitter.com/awscloud

Facebook AI Research

官網(wǎng)：https://research./category/facebook-ai-research-fair/

Microsoft Research

官網(wǎng)：https://www.microsoft.com/en-us/research/
Twitter：https://twitter.com/MSFTResearch

Baidu Research

官網(wǎng)：http://research.baidu.com/
Twitter：https://twitter.com/baiduresearch?lang=en

IntelAI

官網(wǎng)：https://software.intel.com/en-us/ai
Twitter：https://twitter.com/IntelAI

AI2

官網(wǎng)：http:///
Twitter：https://twitter.com/allenai_org

Partnership on AI

官網(wǎng)：https://www./
Twitter：https://twitter.com/partnershipai

視頻課程

以下列出的是一些免費的視頻課程和教程。

Coursera?—?Machine Learning (Andrew Ng)：
https://www./learn/machine-learning#syllabus
Coursera?—?Neural Networks for Machine Learning (Geoffrey Hinton)：
https://www./learn/neural-networks
Udacity?—?Intro to Machine Learning (Sebastian Thrun)：
https://classroom./courses/ud120
Udacity?—?Machine Learning (Georgia Tech)：
https://www./course/machine-learning--ud262
Udacity?—?Deep Learning (Vincent Vanhoucke)：
https://www./course/deep-learning--ud730
Machine Learning (mathematicalmonk)：
https://www./playlist?list=PLD0F06AA0D2E8FFBA
Practical Deep Learning For Coders (Jeremy Howard & Rachel Thomas)：
http://course./start.html
Stanford CS231n?—?Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (Winter 2016) ：
https://www./watch?v=g-PvXUjD6qg&list=PLlJy-eBtNFt6EuMxFYRiNRS07MCWN5UIA
(class link)：http://cs231n./
Stanford CS224n?—?Natural Language Processing with Deep Learning (Winter 2017) ：
https://www./playlist?list=PL3FW7Lu3i5Jsnh1rnUwq_TcylNr7EkRe6
(class link)：http://web./class/cs224n/
Oxford Deep NLP 2017 (Phil Blunsom et al.)：
https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/lectures
Reinforcement Learning (David Silver)：
http://www0.cs./staff/d.silver/web/Teaching.html
Practical Machine Learning Tutorial with Python (sentdex)：
https://www./watch?list=PLQVvvaa0QuDfKTOs3Keq_kaG2P55YRn5v&v=OGxgnH8y2NM

YouTube

以下，我列舉了一些YoutTube頻道和用戶，它們的主要內(nèi)容是人工智能或者機器學習。這里按照受歡迎程度列舉如下：

sentdex (225K subscribers, 21M views)：
https://www./user/sentdex
Artificial Intelligence A.I. (7M views)：
https://www./channel/UC-XbFeFFzNbAUENC8Ofpn3g
Siraj Raval (140K subscribers, 5M views)：
https://www./channel/UCWN3xxRkmTPmbKwht9FuE5A
Two Minute Papers (60K subscribers, 3.3M views)：
https://www./user/keeroyz
DeepLearning.TV (42K subscribers, 1.7M views)：
https://www./channel/UC9OeZkIwhzfv-_Cb7fCikLQ
Data School (37K subscribers, 1.8M views)：
https://www./user/dataschool
Machine Learning Recipes with Josh Gordon (324K views)：
https://www./playlist?list=PLOU2XLYxmsIIuiBfYad6rFYQU_jL2ryal
Artificial Intelligence?—?Topic (10K subscribers)：
https://www./channel/UC9pXDvrYYsHuDkauM2fLllQ
Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) (1.6K subscribers, 69K views)：
https://www./channel/UCEqgmyWChwvt6MFGGlmUQCQ
Machine Learning at Berkeley (634 subscribers, 48K views)：
https://www./channel/UCXweTmAk9K-Uo9R6SmfGtjg
Understanding Machine Learning?—?Shai Ben-David (973 subscribers, 43K views)：
https://www./channel/UCR4_akQ1HYMUcDszPQ6jh8Q
Machine Learning TV (455 subscribers, 11K views)：
https://www./channel/UChIaUcs3tho6XhyU6K6KMrw

博客

Andrej Karpathy

博客：http://karpathy./
Twitter：https://twitter.com/karpathy

i am trask

博客：http://iamtrask./
Twitter：https://twitter.com/iamtrask

Christopher Olah

博客：http://colah./
Twitter：https://twitter.com/ch402

Top Bots

博客：http://www./
Twitter：https://twitter.com/topbots

WildML

博客：http://www./
Twitter：https://twitter.com/dennybritz

Distill

博客：http:///
Twitter：https://twitter.com/distillpub

Machine Learning Mastery

博客：http:///blog/
Twitter：https://twitter.com/TeachTheMachine

FastML

博客：http:///
Twitter：https://twitter.com/fastml_extra

Adventures in NI

博客：https://joanna-bryson./
Twitter：https://twitter.com/j2bryson

Sebastian Ruder

博客：http:///
Twitter：https://twitter.com/seb_ruder

Unsupervised Methods

博客：http:///
Twitter：https://twitter.com/RobbieAllen

Explosion

博客：https:///blog/
Twitter：https://twitter.com/explosion_ai

Tim Dettwers

博客：http:///
Twitter：https://twitter.com/Tim_Dettmers

When trees fall...

博客：http://blog./
Twitter：https://twitter.com/tanshawn

ML@B

博客：https://ml./blog/
Twitter：https://twitter.com/berkeleyml

媒體作家

以下是一些人工智能領域方向頂尖的媒體作家。

Robbie Allen：
https:///@robbieallen
Erik P.M. Vermeulen：
https:///@erikpmvermeulen
Frank Chen：
https:///@withfries2
azeem：
https:///@azeem
Sam DeBrule：
https:///@samdebrule
Derrick Harris：
https:///@derrickharris
Yitaek Hwang：
https:///@yitaek
samim：
https:///@samim
Paul Boutin：
https:///@Paul_Boutin
Mariya Yao：
https:///@thinkmariya
Rob May：
https:///@robmay
Avinash Hindupur：
https:///@hindupuravinash

書籍

以下列出的是關于機器學習、深度學習和自然語言處理的書。這些書都是免費的，可以通過網(wǎng)絡獲取或者下載。

機器學習

Understanding Machine Learning From Theory to Algorithms：
http://www.cs./~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf
Machine Learning Yearning：
http://www./
A Course in Machine Learning：
http:///
Machine Learning：
https://www./books/machine_learning
Neural Networks and Deep Learning：
http:///
Deep Learning Book：
http://www./
Reinforcement Learning: An Introduction：
http:///sutton/book/the-book-2nd.html
Reinforcement Learning：
https://www./books/reinforcement_learning

自然語言處理

Speech and Language Processing (3rd ed. draft)：
https://web./~jurafsky/slp3/
Natural Language Processing with Python：
http://www./book/
An Introduction to Information Retrieval：
https://nlp./IR-book/html/htmledition/irbook.html

數(shù)學

Introduction to Statistical Thought：
http://people.math./~lavine/Book/book.pdf
Introduction to Bayesian Statistics：
https://www.stat./~brewer/stats331.pdf
Introduction to Probability：
https://www./~chance/teaching_aids/books_articles/probability_book/amsbook.mac.pdf
Think Stats: Probability and Statistics for Python programmers：
http:///wp/think-stats-2e/
The Probability and Statistics Cookbook：
http:///
Linear Algebra：
http://joshua./linearalgebra/book.pdf
Linear Algebra Done Wrong：
http://www.math./~treil/papers/LADW/book.pdf
Linear Algebra, Theory And Applications：
https://math./~klkuttle/Linearalgebra.pdf
Mathematics for Computer Science：
https://courses.csail./6.042/spring17/mcs.pdf
Calculus：
https://ocw./ans7870/resources/Strang/Edited/Calculus/Calculus.pdf
Calculus I for Computer Science and Statistics Students：
http://www.math./~philip/publications/lectureNotes/calc1_forInfAndStatStudents.pdf

Quora

Quora對于人工智能和機器學習來說是一個非常好的資源。許多業(yè)界最頂尖的研究者會對Quora上某些問題進行回答。以下，我列舉了主要的人工智能相關的主題，你可以訂閱如果你想跟進這些內(nèi)容。

Computer-Science (5.6M followers)：
https://www./topic/Computer-Science
Machine-Learning (1.1M followers)：
https://www./topic/Machine-Learning
Artificial-Intelligence (635K followers)：
https://www./topic/Artificial-Intelligence
Deep-Learning (167K followers)：
https://www./topic/Deep-Learning
Natural-Language-Processing (155K followers)：
https://www./topic/Natural-Language-Processing
Classification-machine-learning (119K followers)：
https://www./topic/Classification-machine-learning
Artificial-General-Intelligence (82K followers)
https://www./topic/Artificial-General-Intelligence
Convolutional-Neural-Networks-CNNs (25K followers)：
https://www./topic/Artificial-General-Intelligence
Computational-Linguistics (23K followers)：
https://www./topic/Computational-Linguistics
Recurrent-Neural-Networks (17.4K followers)：
https://www./topic/Recurrent-Neural-Networks

Reddit

Reddit上的人工智能社區(qū)并沒有Quora上的那么大，但是，Reddit上面依然有一些值得關注的資源。Reddit有助于跟進最新的業(yè)界動態(tài)和研究進展，而Quora便于進行問答交流。以下通過關注量列舉了主要的人工智能領域的subreddits。

/r/MachineLearning (111K readers)：
https://www./r/MachineLearning
/r/robotics/ (43K readers)：
https://www./r/robotics/
/r/artificial (35K readers)：
https://www./r/artificial
/r/datascience (34K readers)：
https://www./r/datascience
/r/learnmachinelearning (11K readers)：
https://www./r/learnmachinelearning
/r/computervision (11K readers)：
https://www./r/computervision
/r/MLQuestions (8K readers)：
https://www./r/MLQuestions
/r/LanguageTechnology (7K readers)：
https://www./r/LanguageTechnology
/r/mlclass (4K readers)：
https://www./r/mlclass
/r/mlpapers (4K readers)：
https://www./r/mlpapers

Github

人工智能領域最令人激動的原因之一是大多數(shù)項目都是開源的，而且可以通過Github獲得。如果你需要一些Python或Jupyter Notebooks實現(xiàn)的示例算法，在Github上有大量的這類教育資源。

Machine Learning (6K repos)：
https://github.com/search?o=desc&q=topic%3Amachine-learning &s=stars&type=Repositories&utf8=%E2%9C%93
Deep Learning (3K repos)：
https://github.com/search?q=topic%3Adeep-learning&type=Repositories
Tensorflow (2K repos)：
https://github.com/search?q=topic%3Atensorflow&type=Repositories
Neural Network (1K repos)：
https://github.com/search?q=topic%3Atensorflow&type=Repositories
NLP (1K repos)：
https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=topic%3Anlp&type=Repositories

播客

對人工智能進行報道的播客數(shù)量在不斷地增加，一部分關注最新的動態(tài)，一部分關注人工智能教育。

ConcerningAI

官網(wǎng)：
https:///
iTunes:
https://itunes.apple.com/us/podcast/concerning-ai-artificial-intelligence/id1038719211

This Week in Machine Learning and AI

官網(wǎng)：
https:///
iTunes：
https://itunes.apple.com/us/podcast/this-week-in-machine-learning/id1116303051?mt=2

The AI Podcast

官網(wǎng)：
https://blogs./ai-podcast/
iTunes：
https://itunes.apple.com/us/podcast/the-ai-podcast/id1186480811

Data Skeptic

官網(wǎng)：
http:///
iTunes：
https://itunes.apple.com/us/podcast/the-data-skeptic-podcast/id890348705

Linear Digressions

官網(wǎng)：
https://itunes.apple.com/us/podcast/linear-digressions/id941219323
iTunes：
https://itunes.apple.com/us/podcast/linear-digressions/id941219323?mt=2

Partially Dervative

官網(wǎng)：
http:///
iTunes：
https://itunes.apple.com/us/podcast/partially-derivative/id942048597?mt=2

O'Reilly Data Show

官網(wǎng)：
http://radar./tag/oreilly-data-show-podcast
iTunes：
https://itunes.apple.com/us/podcast/oreilly-data-show/id944929220

Learning Machines 101

官網(wǎng)：
http://www./
iTunes：
https://itunes.apple.com/us/podcast/learning-machines-101/id892779679?mt=2

The Talking Machines

官網(wǎng)：
http://www./
iTunes：
https://itunes.apple.com/us/podcast/talking-machines/id955198749?mt=2

Artificial Intelligence in Industry

官網(wǎng)：

http:///
iTunes：
https://itunes.apple.com/us/podcast/artificial-intelligence-in-industry-with-dan-faggella/id670771965?mt=2

Machine Learning Guide

官網(wǎng)
http:///podcasts/machine-learning
https://itunes.apple...iTunes：
https://itunes.apple.com/us/podcast/machine-learning-guide/id1204521130?mt=2

時事通訊媒體

如果你想了解最新的業(yè)界消息和學術(shù)進展，這里有大量的時事通訊媒體供你選擇。

The Exponential View：
https://www./profile/azeem
AI Weekly：
http:///
Deep Hunt：
https:///
O’Reilly Artificial Intelligence Newsletter：
http://www./ai/newsletter.html
Machine Learning Weekly：
http:///
Data Science Weekly Newsletter：
https://www./
Machine Learnings：
http://subscribe./
Artificial Intelligence News：
http:///
When trees fall…：
https:///p/GVBR82UWhWb9
WildML：
https:///p/PoZVx95N9RGV
Inside AI：
https:///technically-sentient
Kurzweil AI：
http://www./create-account
Import AI：
https:///import-ai/
The Wild Week in AI：
https://www./profile/wildml
Deep Learning Weekly：
http://www./
Data Science Weekly：
https://www./
KDnuggets Newsletter：
http://www./news/subscribe.html?qst

會議

隨著人工智能的崛起，與人工智能相關的會議也在逐漸增加。這里列舉一些主要的會議。

學術(shù)會議

NIPS (Neural Information Processing Systems)：
https:///
ICML (International Conference on Machine Learning)：
https://2017.
KDD (Knowledge Discovery and Data Mining)：
http://www./
ICLR (International Conference on Learning Representations)：
http://www./
ACL (Association for Computational Linguistics)：
http:///
EMNLP (Empirical Methods in Natural Language Processing)：
http:///
CVPR (Computer Vision and PatternRecognition)：
http://cvpr2017./
ICCF(InternationalConferenceonComputerVision)：
http://iccv2017./

專業(yè)會議

O’Reilly Artificial Intelligence Conference：
https://conferences./artificial-intelligence/
Machine Learning Conference (MLConf)：
http:///
AI Expo (North America, Europe, World)：
https://www./
AI Summit：
https:///
AI Conference：
https://aiconference./helloworld/

論文

arXiv.org上特定領域論文集：

Artificial Intelligence：
https:///list/cs.AI/recent
Learning (Computer Science)：
https:///list/cs.LG/recent
Machine Learning (Stats)：
https:///list/stat.ML/recent
NLP：
https:///list/cs.CL/recent
Computer Vision：
https:///list/cs.CV/recent

Semantic Scholar搜索結(jié)果：

Neural Networks (179K results)：
https://www./search?q=%22neural%20networks%22&sort=relevance&ae=false
Machine Learning (94K results)：
https://www./search?q=%22machine%20learning%22&sort=relevance&ae=false
Natural Language (62K results)：
https://www./search?q=%22natural%20language%22&sort=relevance&ae=false
Computer Vision (55K results)：
https://www./search?q=%22natural%20language%22&sort=relevance&ae=false
Deep Learning (24K results)：
https://www./search?q=%22deep%20learning%22&sort=relevance&ae=false

此外，一個很好的資源是Andrej Karpathy維護的一個用于搜索論文的項目。