Ресурсы для изучения искусственного интеллекта

Курсы и обучающие программы

Бесплатные онлайн-курсы

Coursera:

Machine Learning by Andrew Ng (Stanford) - классический курс для начинающих
Deep Learning Specialization by Andrew Ng - углубленное изучение нейронных сетей
AI for Everyone - общий обзор ИИ для нетехнических специалистов
Natural Language Processing Specialization - изучение NLP

edX:

Introduction to Artificial Intelligence (AI) (MIT) - основы ИИ от MIT
Principles of Machine Learning (Microsoft) - практические основы ML
Introduction to Computer Science and Programming using Python (MIT)

Udacity:

AI Programming with Python Nanodegree - практический Python для ИИ
Machine Learning Engineer Nanodegree - инженерная подготовка
Deep Learning Nanodegree - специализация по глубокому обучению

YouTube каналы:

3Blue1Brown - математические основы нейронных сетей
Two Minute Papers - обзоры последних исследований в ИИ
StatQuest - статистика и машинное обучение простым языком
Lex Fridman - интервью с экспертами по ИИ

Русскоязычные ресурсы

Онлайн-платформы:

Stepik - курсы по машинному обучению и анализу данных
GeekBrains - практические курсы по ИИ и Data Science
Skillbox - комплексные программы по искусственному интеллекту
Нетология - курсы аналитики данных и машинного обучения

YouTube каналы:

Лекториум - академические лекции по ИИ
Computer Science Center - курсы CS и машинного обучения
Школа анализа данных Яндекса - глубокие курсы по ML
Deep Learning School - специализированные курсы по глубокому обучению

Университетские программы

Ведущие программы в мире:

Stanford CS229/CS230 - Machine Learning и Deep Learning
MIT 6.034 - Introduction to Artificial Intelligence
Carnegie Mellon 10-701 - Machine Learning
UC Berkeley CS188 - Introduction to Artificial Intelligence

Российские программы:

МГУ - Кафедра математических методов прогнозирования
МФТИ - Факультет управления и прикладной математики
ВШЭ - Факультет компьютерных наук
СПбГУ - Математико-механический факультет

Книги и научные статьи

Книги для начинающих

Общие основы:

“Искусственный интеллект” - Стюарт Рассел, Питер Норвиг (классический учебник)
“Hands-On Machine Learning” - Орельен Жерон (практический подход)
“Pattern Recognition and Machine Learning” - Кристофер Бишоп
“The Elements of Statistical Learning” - Гастингс, Тибширани, Фридман

На русском языке:

“Машинное обучение” - Константин Воронцов (МГУ)
“Глубокое обучение” - Ян Гудфеллоу, Йошуа Бенджио, Аарон Курвилль
“Введение в машинное обучение” - Этем Альпайдын
“Анализ данных и машинное обучение” - Борис Демешев

Специализированная литература

Глубокое обучение:

“Deep Learning” - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
“Neural Networks and Deep Learning” - Michael Nielsen (бесплатно онлайн)
“Deep Learning with Python” - François Chollet

Natural Language Processing:

“Speech and Language Processing” - Daniel Jurafsky, James Martin
“Natural Language Processing with Python” - Steven Bird, Ewan Klein
“Introduction to Information Retrieval” - Christopher Manning

Компьютерное зрение:

“Computer Vision: Algorithms and Applications” - Richard Szeliski
“Multiple View Geometry in Computer Vision” - Richard Hartley, Andrew Zisserman
“Digital Image Processing” - Rafael Gonzalez, Richard Woods

Научные журналы и публикации

Ведущие журналы:

Nature Machine Intelligence - междисциплинарные исследования
Journal of Machine Learning Research (JMLR) - теоретические основы
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
Artificial Intelligence - классический журнал по ИИ

Площадки для препринтов:

arXiv.org - архив электронных препринтов
Papers with Code - код к научным статьям
Google Scholar - поиск научных публикаций
ResearchGate - социальная сеть для ученых

Конференции и мероприятия

Международные конференции

Топовые конференции:

NeurIPS (Neural Information Processing Systems) - ведущая конференция по ML
ICML (International Conference on Machine Learning) - теория и практика ML
ICLR (International Conference on Learning Representations) - глубокое обучение
AAAI (Association for the Advancement of Artificial Intelligence) - общий ИИ

Специализированные конференции:

ACL (Association for Computational Linguistics) - обработка естественного языка
ICCV/CVPR - компьютерное зрение
SIGIR - информационный поиск
KDD - извлечение знаний и анализ данных

Российские мероприятия

Конференции:

AINL - конференция по искусственному интеллекту и обработке естественного языка
AIST - анализ изображений, социальных сетей и текстов
Data Fest - фестиваль данных и аналитики
AI Journey - крупнейшая конференция по ИИ в России

Митапы и сообщества:

Moscow Machine Learning Meetup - регулярные встречи ML-сообщества
ODS (Open Data Science) - открытое сообщество специалистов по данным
Deep Learning Moscow - митапы по глубокому обучению
AI Community - различные мероприятия по ИИ

Хакатоны и соревнования

Платформы соревнований:

Kaggle - крупнейшая платформа соревнований по машинному обучению
DrivenData - соревнования для социального блага
CodaLab - академические соревнования
AIcrowd - разнообразные AI-челленджи

Российские платформы:

DataSouls - русскоязычные соревнования по анализу данных
AI Challenge - соревнования от Mail.ru Group
Digital Breakthrough - всероссийский конкурс цифровых проектов

Онлайн-ресурсы и сообщества

Документация и туториалы

Фреймворки машинного обучения:

TensorFlow - документация и туториалы от Google
PyTorch - документация и примеры от Facebook
Scikit-learn - документация по классическому ML
Keras - высокоуровневый API для нейронных сетей

Интерактивные платформы:

Google Colab - бесплатные Jupyter notebooks в облаке
Jupyter.org - документация по Jupyter notebooks
Databricks Community Edition - платформа для работы с большими данными
Azure Notebooks - облачные notebooks от Microsoft

Форумы и сообщества

Международные:

Reddit r/MachineLearning - обсуждения и новости ML
Stack Overflow - вопросы и ответы по программированию
Cross Validated - вопросы по статистике и ML
AI Stack Exchange - вопросы по искусственному интеллекту

Русскоязычные:

Хабр - статьи и обсуждения по ИИ и ML
ODS Slack - активное сообщество специалистов по данным
Telegram каналы - множество специализированных каналов
VK группы - сообщества по машинному обучению

Блоги и новостные ресурсы

Технические блоги:

Towards Data Science (Medium) - статьи по ML и Data Science
Machine Learning Mastery - практические руководства
Distill.pub - визуализации концепций ML
OpenAI Blog - исследования и разработки OpenAI

Новостные ресурсы:

AI News - последние новости в области ИИ
VentureBeat AI - новости и анализ рынка ИИ
MIT Technology Review - анализ технологических трендов
Wired AI - популярные статьи об искусственном интеллекте

Практические инструменты

Языки программирования

Python (рекомендуется):

Самый популярный язык для ML и ИИ
Богатая экосистема библиотек
Простота изучения и использования
Отличная документация и сообщество

R:

Сильные стороны в статистическом анализе
Отличная визуализация данных
Популярен в академических кругах

Julia:

Высокая производительность
Растущая популярность в научных вычислениях
Современный дизайн языка

Библиотеки и фреймворки

Основные библиотеки Python:

NumPy - работа с массивами и математические операции
Pandas - анализ и обработка данных
Matplotlib/Seaborn - визуализация данных
Scikit-learn - классические алгоритмы машинного обучения