有哪些可以自学机器学习、深度学习、人工智能的网站?
为了帮助你自学机器学习、深度学习和人工智能，我整理了一些网站和资源，它们在不同领域提供丰富的内容和实践机会。以下是我推荐的学习平台和工具，以帮助你高效地开始你的学习旅程。
**1. 知乎**
知乎是中文世界中自学人工智能的优秀平台，特别适合寻找高质量内容和深入讨论。关注领域专家和高水平人群，可以迅速获取有价值的信息。知乎上的“优秀回答者”佩戴小黄花，他们的内容通常是该领域的优质资源。关注他们的历史创作、时间线和关注的人，能够启发你的学习。
**2. 网站推荐**
以下是一些在知乎上精选的AI领域相关高关注专栏和文章，涵盖机器学习、深度学习、人工智能等各个方面。它们提供深入的理论讲解、实践经验分享和最新研究动态，可以帮助你系统地学习和实践。
脑人言 @脑人言
无痛的机器学习 @冯超
智能单元 @Flood Sung
深度学习大讲堂 @郭丹青
PRML @郑梓豪
AI学人 @王咏刚
AI Insight @何之源
Python 与 机器学习 @射命丸咲
混沌巡洋舰 @许铁-巡洋舰科技
Hic Rhodus hic salta @OwlLite
技术备忘录 @PENG Bo
强化学习知识大讲堂 @天津包子馅儿
深度炼丹 @Sherlock
人工智能学习笔记 @张江
机器有颗玻璃心 @王晋东不在家
炼丹实验室 @萧瑟
深度学习:从入门到放弃 @余俊
非凸优化学习之路 @Zeap
人工智能应用系列 @罗韵
写给妹子的深度学习教程 @花花
矗不知其几千万落 @我勒个矗
深度学习+自然语言处理（NLP） @刘博
Video Analysis 论文笔记 @林天威
自然语言居酒屋 @斤木
当推荐系统遇上深度学习 @somTian
机器学习与深度学习 @Jack-Cui
Machine Learning Notes @柳枫
山人.七-深度学习 @狗头山人七
DL(Deep Learning)小记 @Charles Wang
神经网络与强化学习 @剑圣
机器不学习 @天雨粟
理论与机器学习 @袁洋
设计人工智能网络 @范凌
一周一paper @陈宇飞
信号处理与机器学习 @aresmiki
DT新纪元 @pro-am
AutoML @marsggbo
人工智能学习专栏 @宝珠道人
AI与机器人 @沙漏
生物超循环 @科科
一个数据玩家的自我修养 @Kevin Zhang
面向人生编程 @桔了个仔
**3. 代码资源**
Papers with Code 网站提供有代码的论文，方便你快速找到并实践模型。
Awesome Github 系列项目，例如 awesome-python 和 awesome-image-registration，整合了相关领域的高质量资源。
**4. 论文搜索**
使用学术搜索引擎，如谷歌学术、Web of Science 或其他替代方案，搜索高质量的论文资源。
**5. 课程学习**
吴恩达机器学习课程：Coursera提供全面的机器学习课程，适合初学者和进阶者。
李宏毅机器学习课程：提供中文教学，适合国内学习者。
这些资源覆盖了从理论到实践的各个方面，希望能帮助你高效地自学机器学习、深度学习和人工智能。记得实践是检验学习效果的最好方法，尝试使用这些资源进行项目和实验，以加深理解和掌握知识。祝你学习顺利！
AI 开发者不容错过的 20 个机器学习和数据科学网站
科技界热点话题中，数据科学和机器学习无疑是最具吸引力且前沿的领域。但要跟上这一领域的进步和发展，需要投入大量时间和精力来研读、查找、关注信息。面对海量内容，如何甄选出真正有价值的信息，成为了每位开发者需要面对的挑战。本文旨在为AI开发者提供20个值得信赖的数据科学和机器学习网站资源，帮助大家高效学习与实践。
首先，Reddit上的r/datascience和r/MachineLearning板块是交流讨论和获取最新动态的绝佳平台。无论是初学者还是经验丰富的专业人士，都可以在这里找到志同道合的伙伴，讨论热点话题和分享最新成果。我倾向于关注热门和流行主题，往往能从中获取到关键信息。
其次，DataCamp是一个面向数据科学新手的理想选择，提供从基础到进阶的课程，涵盖多种编程语言。虽然它为新手提供了宝贵的资源，但想要成为数据科学家，仅依赖这些资源可能还不够。实践项目对于理解和掌握数据科学知识至关重要，通过参与实际项目，可以积累宝贵的经验。
KDnuggets是一个汇聚行业新闻、观点访谈、公开数据集和数据科学软件的资源库。这里的文章内容丰富，涵盖了数据科学领域的各个方面，是爱好者的理想选择。然而，它的组织方式侧重于行业动态、新闻、招聘和软件，信息分类清晰，便于快速获取所需知识。
Datafloq致力于推动大数据、区块链、AI等新兴技术领域的创新，提供高质量文章、行业新闻、人才招聘和活动信息。该网站不仅面向数据科学家，还涵盖了安全、物联网等相关领域，是全面了解技术动态的平台。
CodeMentor.io是一个在线编程学习指导平台，为编程爱好者提供教程。它尤其适合寻求高级开发人员见解、定制学习路径并建立全球联系的AI开发者。网站上涵盖了包括Angular、JavaScript、Node.js、Ruby和Python在内的热门主题，工作人员响应迅速，专业度高，注重客户和导师间的互动。
Distill专注于提供清晰、动态和生动的机器学习研究内容，由Open AI、苹果和特斯拉等公司的顶尖专家编写和编辑。大多数文章都包含有趣的研究和发现，对于深入理解机器学习原理和应用具有重要价值。
DATAVERSITY为业务和信息技术专业人员提供数据使用和管理内容，通过面对面会议、网络研讨会、白皮书、在线培训、每日新闻和博客等多渠道提供支持。网站还提供免费的每周新闻订阅，便于持续跟踪行业动态。
Data Science Central是顶级独立数据科学博客，专为大数据工作者提供社区体验、技术支持、技术趋势和行业求职信息。会员还可免费访问网站上的所有内容，是深入学习和交流数据科学知识的宝库。
Machine Learning Mastery专注于实践学习，不提供理论介绍，而是提供示例代码和案例研究，适合已经掌握基础数学和编程知识，希望动手实践机器学习算法的开发者。
Data Science Dojo提供为期五天的公共和私有数据科学培训课程，社区由导师、学生和专业人士组成，为学习者提供了丰富资源。网站的博客涵盖了数据科学的基础和高级主题，包括道德、安全和访问控制等内容。
DataRobot Blog是自动机器学习领域的领导者，提供新闻、策略、产品和服务信息，专注于自动机器学习和数据科学领域的最新进展。
FiveThirtyEight是Nate Silver的数据科学博客，以其出色的数据分析文章著称，文章通常包含互动示例，深入探讨数据在政治、文化、经济和日常生活中的应用。
Data Science 101为有志于成为数据科学家的个人提供了广泛学习资源，包括在顶级公司任职的实践经验、面试技巧等内容。博客还拥有活跃的用户社区，可通过Facebook群进行交流。
Towards Data Science在理论与实践之间找到了平衡点，提供高质量文章，由实践中的数据科学家撰写，涵盖了从深度学习到数据驱动挑战解决的广泛主题。适合希望在实践中提高技能同时回顾理论的开发者。
insideBIGDATA专注于大数据、数据科学、AI、机器学习和深度学习领域的新闻、策略、产品和服务。该网站由该领域聪明的专业人士制作，为技术专业人士提供前沿动态。
Cloudera博客提供关于Hadoop、Apache等软件的深度文章和指南，涵盖了大数据领域的实践和理论，是进行深入学习的宝贵资源。
OpenAI博客提供AI领域的综合资源，包括研究论文、文章和最新资讯，内容由该领域专家提供，是深入了解AI发展的重要途径。
Tombone’s Computer Vision Blog专注于深度学习、计算机视觉和塑造AI未来的算法，为计算机视觉领域的开发者提供了专业资源。
Data Elixir提供免费的每周精选新闻，涵盖机器学习、数据可视化、分析和策略等内容，是快速获取行业动态的优选资源。
Stack Overflow是一个开放的问答社区，面向所有编程人员、问题解答寻求者和爱好者。无论是寻找代码解决方案还是分享知识，Stack Overflow都是一个极佳的交流平台。
以上20个网站构成了AI开发者不可或缺的数据科学和机器学习资源库，从理论学习到实践应用，从技术动态到职业发展，这些平台应有尽有，帮助开发者在快速发展的科技领域中不断前进。
