人工智能學習資料

最近每天找資料，就都放博客上好了，與你們分享分享，同時方便之後本身查看。

 

2019 AI 國際頂級學術會議
AAAI https://aaai.org/Conferences/AAAI-19/  AAAI Conference on Artificial Intelligence
ICLR https://iclr.cc/   International Conference on Learning Representations
ICRA https://www.icra2019.org/   IEEE International Conference on Robotics and Automation
ICML https://icml.cc/Conferences/2019   International Conference on Machine Learning
CVPR  http://cvpr2019.thecvf.com/   IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
ACL   http://www.acl2019.org/EN/index.xhtml     The Association for Computational Linguistics
KDD  https://www.kdd.org/kdd2019/   Knowledge Discovery and Data Mining
IJCAI  http://www.ijcai19.org/   International Joint Conference on Artificial Intelligence
ICCV http://iccv2019.thecvf.com/   International Conference on Computer Vision
IROS  http://www.iros2019.org/   IEEE / RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems
NeurIPS（NIPS） https://nips.cc/  Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems

 

下面有些下載地址是CSDN上的，我找了下免費的PDF連接也都放上了

機器學習入門課程：吳恩達（Andrew Ng）
地址：https://www.bilibili.com/video/av9912938
B站上也有關於深度學習、強化學習方面的課程

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別人博客推薦的
深度學習：
tensorflow-internals（tensorflow內核剖析）
項目連接：https://github.com/horance-liu/tensorflow-internals

深度學習（Deep Learning）byIan Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville
中文版下載地址：https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese

深度學習基礎（Fundamentals of Deep Learning）by Nikhil Buduma
下載地址：http://www.taodocs.com/p-32598980.html

R語言深度學習實踐指南（Deep Learning Made Easy with R）by Dr. N.D. Lewis
下載地址：http://download.csdn.net/detail/oscer2016/9829915
https://zh.scribd.com/document/339557648/Deep-Learning-Made-Easy-With-R

神經網絡和統計學習（Neural networks and statistical learning）by K.-L. Du and M.N.s. Swamy
下載地址：http://download.csdn.net/detail/oscer2016/9829919
https://www.researchgate.net/publication/278654277_Neural_Networks_and_Statistical_Learning

神經網絡和深度學習（Neural Networks and Deep Learning）by Michael Niels
下載地址：http://download.csdn.net/download/newhotter/9651111
http://static.latexstudio.net/article/2018/0912/neuralnetworksanddeeplearning.pdf
http://pages.cs.wisc.edu/~dpage/cs760/ANNs.pdf

機器學習：
機器學習、神經網絡和統計分類（Machine Learning, Neural Networks, and Statistical Classification）byD. Michie, D.J. Spiegelhalter, C.C. Taylor
下載地址：http://www1.maths.leeds.ac.uk/~charles/statlog/

貝葉斯推理和機器學習（Bayesian Reasoning and Machine Learning）by David Barber
下載地址：http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/pmwiki/pmwiki.php?n=Brml.Online

機器學習的高斯過程（Gaussian Processes for Machine Learning）by Carl Edward Rasmussen and Christopher K. I. Williams，The MIT Press
下載地址：http://www.gaussianprocess.org/gpml/

信息理論、推理和學習算法（Information Theory, Inference, and Learning Algorithms）by David J.C. MacKay
下載地址：http://www.inference.phy.cam.ac.uk/mackay/itprnn/book.html

統計學習元素（The Elements of Statistical Learning）by Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman
下載地址：http://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/printings/ESLII_print10.pdf
機器學習課程（A Course in Machine Learning）by Hal Daumé III下載地址：http://ciml.info/

機器學習導論（Introduction to Machine Learning）by Amnon Shashua，Cornell University
下載地址：https://arxiv.org/abs/0904.3664v1

機器學習導論（Introduction to Machine Learning）- By Nils Nilsson
下載地址：http://ai.stanford.edu/~nilsson/mlbook.html
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本身瞭解的

Causal Inference Book（機器學習因果推理，還在不斷更新糾錯中）
下載地址：https://www.hsph.harvard.edu/miguel-hernan/causal-inference-book/

數據分析數據挖掘方面：
The Elements of Statistical Learning (聽說很好，剛下下來後面準備看，就是有點長。。。)
下載地址：https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/ESLII.pdf

可視化統計機率入門書（斯坦福大學研究生）
https://seeing-theory.brown.edu/cn.html#firstPage

斯坦福統計學習理論筆記（據說好像還挺難）
筆記地址：https://github.com/percyliang/cs229t/blob/master/lectures/notes.pdf
課程：CS229T/STAT231

統計學習方法（李航）代碼復現
項目地址：https://github.com/fengdu78/lihang-code
課件下載：https://pan.baidu.com/s/1nzE4zkNiQM7QgHib60OTPA
提取碼：ofmw

課程：https://mlcourse.ai/  （數據分析、機器學習進階）

DeepMind強化學習
Advanced Deep Learning and Reinforcement Learning
地址：https://www.youtube.com/playlist?list=PLqYmG7hTraZDNJre23vqCGIVpfZ_K2RZs

強化學習（Algorithms for Reinforcement Learning）
下載地址：https://sites.ualberta.ca/~szepesva/papers/RLAlgsInMDPs.pdf

強化學習（Reinforcement Learning: An Introduction）
下載地址：http://incompleteideas.net/book/RLbook2018trimmed.pdf

強化學習（Reinforcement Learning With Open AI, TensorFlow and Keras Using Python）
下載地址：https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-1-4842-3285-9

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我還有幾本感受還行的紙質書，電子版的不想找了：

數據挖掘：概念與技術 原書第三版 美團機器學習實踐 貝葉斯方法 機器學習實踐 統計學習方法 花書、西瓜書（這兩本上面應該有連接）