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优质博文

• Google AI Blog: 谷歌AI博客
• handong1587: 深度学习各个方向资源汇总，及各大顶级会议/期刊资源
• Machine Learning Mastery: 帮助开发人员使用机器学习的知识解决复杂的问题
• paralleldots：一个提供随时可用的一流AI解决方案的博客
• tornadomeet的博客: 很详细的ML&DL学习博客
• wildml：Artificial Intelligence, Deep Learning, and NLP
• 爱可可-爱生活: 知名互联网资讯博主
• 超智能体: 分享最通俗易懂的深度学习教程
• 人工智能笔记: 人工智能从入门到AI统治世界

资源检索

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• Arxiv Sanity: 论文查询推荐
• bifrost: 提供人物、自动驾驶汽车、零售、无人机等六大类别数据集检索
• connected papers: 用可视化的形式发现&浏览论文
• Hugging Face: 机器学习界的github，提供预训练模型和数据集等资源
• iData: iData-知识检索
• lexica: 超过10M + Stable Diffusion 图像和 Prompts
• NLP Index: 实用的NLP索引工具
• Papers with Code: 将论文与开源代码实现结合
• phind: The AI search engine for developers
• SCI-HUB: 找论文必备
• Semantic Scholar: 致力于解决信息超载的学术文献搜索引擎

比赛实践

• DataCastle: 中国领先的数据科学竞赛平台
• DataFountain: DF,CCF指定专业大数据竞赛平台
• Kaggle: 为数据科学家提供举办机器学习竞赛
• KDD-CUP: 国际知识发现和数据挖掘竞赛
• 赛氪网: 汇集以高校竞赛为主，活动、社区为辅的大学生竞赛活动平台
• 天池大数据: 大数据竞赛、大数据解决方案、数据科学家社区、人工智能、机器学习

资源

课程学习

• data-science-complete-tutorial: 数据科学完整入门指南
• David Silver: David Silver 深度强化学习课程
• fast.ai: Making neural nets uncool again
• hanbt: 零基础入门深度学习，深入浅出，很不错的入门教程
• Juicy Big Data: Datawhale大数据处理导论教程
• liuyubobobo: Python3 入门机器学习
• Metacademy: 知识点检索并画出通向这个知识点的知识图谱
• MLEveryday: machine learning everyday
• Siraj Raval：时序预测: Kaggle免费课程：时序预测
• Two Minute Papers: YouTube | 最简短的语言概况最新的热点论文
• YSDA nlp_course: YSDA course in Natural Language Processing
• 3Blue1Brown: YouTube | 数学基础频道
• 3Blue1Brown 中文: Bilibili | 数学基础频道
• 谷歌：机器学习速成课程: Google制作的节奏紧凑、内容实用的机器学习简介课程
• 李宏毅: 李宏毅深度学习课程
• 林轩田: 机器学习技法
• 邱锡鹏（复旦大学）: 神经网络与深度学习
• 人工智能公开课合集人工智能国内外顶尖公开课系列
• 吴恩达: 机器学习课程
• 吴恩达: 深度学习课程
• 徐亦达: 徐亦达老师机器学习课程
• 张子豪（同济）: 同济子豪兄的公开课：机器学习+计算机视觉+论文精读

资源收集

• awesome-machine-learning-cn: 机器学习资源大全中文版，包括机器学习领域的框架、库以及软件
• awesome-public-datasets: 各领域公开数据集下载
• Coursera-ML-AndrewNg-Notes: 吴恩达老师的机器学习课程个人笔记
• daily-paper-computer-vision: 记录每天整理的计算机视觉/深度学习/机器学习相关方向的论文
• DeepLearning-500-questions：深度学习500问
• deeplearning_ai_books: 吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源
• Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap: 深度学习论文阅读路线图
• funNLP：中文语料库资源收集项目
• FunRec: 推荐算法基础+实战+面经
• Getting Started in Computer Vision Research：计算机视觉研究入门全指南
• lihang_book_algorithm: 《统计学习方法》算法python实现
• Machine Learning、Deep Learning: ML&DL资料
• MachineLearning_Python: 机器学习算法python实现
• Machine_Learning_Study_Path：机器学习过程中所看的书，视频和源码
• ml_cheatsheet：机器学习算法速查手册
• ml_tutorials: 机器学习相关教程
• NLP-progress：跟踪NLP各项技术的state-of-the-art进展
• paper-qa: 用GPT-3来解读论文的开源项目
• paper-reading: 深度学习经典、新论文逐段精读
• papers-we-love: 阅读、讨论和学习计算机科学学术论文的社区
• 100-Days-Of-ML-Code 英文版：100 Days of Machine Learning Coding as proposed by Siraj Raval
• 100-Days-Of-ML-Code 中文版：100-Days-Of-ML-Code 中文版
• 系统学习机器学习: 系统学习机器学习
• 周志华 - 机器学习: 周志华《机器学习》笔记

开源书籍

• AiLearning: AiLearning：数据分析+机器学习实战+线性代数+PyTorch+NLTK+TF2
• deeplearningbook-chinese: 深度学习中文版
• 动手学深度学习: 《动手学深度学习》：面向中文读者、能运行、可讨论。中英文版被60多个国家的400多所大学用于教学。
• deep_learning_cookbook: 深度学习手册
• hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF: Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南
• Interpretable Machine Learning: 一份指南，教你如何构建具有可解释性的黑盒模型
• Neural Networks and Deep Learning: 深度学习开源书籍
• Neural Networks and Deep Learning: 深度学习开源书籍 - 中文
• PythonDataScienceHandbook: Python数据科学手册
• TensorFlow-Course: 简单易学的TensorFlow教程
• 简单粗暴 TensorFlow 2: 一本简明的 TensorFlow 2 入门指导手册

实战项目

• face_recognition: 世界上最简单的人脸识别库
• style2paints: 线稿自动上色

方法论

• face_recognition: 学习观
• tuning_playbook: 聚焦超参数调整的深度学习调优手册

文档

Python

• Caffe: 一个基于表达式，速度和模块化原则创建的深度学习框架
• Caffe2: Caffe2官方文档
• Chainer: 基于Python的独立的深度学习模型开源框架
• CNTK: CNTK官方文档
• Gensim: 包含可扩展的统计语义，分析纯文本文档的语义结构，以及检索相似语义的文档等功能
• Keras: Keras官方文档
• Matplotlib: Matplotlib官方文档
• MXNet: MXNet官方文档
• NumPy: NumPy官方文档
• pandas: pandas官方文档
• PyBrain: 一个模块化的Python机器学习库
• PyTorch: PyTorch官方文档
• Seaborn: statistical data visualization
• scikit-learn: scikit-learn官方文档
• Statsmodels: 用来探索数据，估计统计模型，进行统计测试
• TensorFlow: TF官方文档
• Theano: 允许高效地定义、优化以及评估涉及多维数组的数学表达式
• openai: 强化学习

C & C++

• dlib: 实用的机器学习和数据分析工具包