¿Cuáles son las mejores opciones (libros, programas de posgrado, cursos en línea, etc.) para comenzar a aprender el aprendizaje automático?

Las siguientes fuentes podrían servir como punto de partida para aprender el aprendizaje automático (el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático )

  • Podemos comenzar con una combinación de cualquiera de los siguientes materiales de fuente a continuación, con los que nos sentimos cómodos.
  • Sin embargo, a medida que avanzamos y llegamos a una etapa en la que estamos reduciendo nuestro enfoque para resolver un problema particular, es posible que en algunos casos ( donde el problema no se resuelva ), recurramos exclusivamente a la lectura de artículos de revistas.
  • El libro en línea es un buen material de base para cubrir, por lo que tenemos los antecedentes necesarios y los remitimos cuando sea necesario.
    • No tenemos que detenernos con la sensación de que necesitamos cubrir todos los antecedentes de este libro antes de comenzar.
    • Por ejemplo, si ya estamos familiarizados con los conceptos de los capítulos del 2 al 5, entonces podemos comenzar a decir directamente con los modelos de juguetes en los blogs de Andrej Karpathy.
  • Al leer revistas, vale la pena buscar la versión original de los modelos que podemos probar.
    • A veces, el enlace, si está presente en el documento, puede ser un enlace obsoleto. Solo tenemos que buscar en Google con la consulta que contiene “Github ” y, en algunos casos, podemos encontrar el código del modelo.
  • Gitxiv tiene enlaces al papel y la fuente correspondiente; no es exhaustivo, pero puede ser útil

Todos los enlaces a continuación tienen acceso gratuito ( puede ser necesario inscribirse / registrarse ).

Libros

  • Deep Learning, Yoshua Bengio y otros.

Cursos online

Videos

  • Cursos de AI en el canal de Youtube

Blogs / Respuestas aquí en Quora

  • ¿Qué es el aprendizaje automático en términos simples?
  • El blog de chris olah
  • Blog de Andrej Karpathy
  • Redes neuronales y aprendizaje profundo.
  • Guía de hackers para redes neuronales.

Papeles de revista

  • Aprendizaje profundo: este es un artículo de 2015 que ofrece una buena descripción del aprendizaje automático.
  • arXiv.org e-Print archive: cuando necesitamos buscar modelos que resuelvan problemas específicos, este sitio sería muy útil

Github / modelos de navegador

  • Aprendizaje profundo en su navegador: este es un excelente lugar para comenzar a interactuar con modelos de juguetes y cambiar el código directamente desde el navegador
  • urwithajit9 / HG_NeuralNetwork

Feeds para suscribirse

  • La semana salvaje en el boletín de AI
  • Google Research Blog
  • Inteligencia Artificial (Quora)
  • Redes Neuronales Artificiales (Quora)
  • Aprendizaje Automático, (Quora)

Conferencias / Escuelas de verano.

  • ICLR – conferencias como estas ayudan a rastrear los últimos avances en un área
  • Deep Learning Summer School, Montreal 2016 )
  • Área de la bahía el año pasado (2016).