Unduh awesome AI books - Unduh Kode Sumber awesome AI books

awesome AI books

Kode sumber lainnya

1.0.0

Unduh

Buku AI yang luar biasa

Beberapa buku dan PDF terkait AI yang mengagumkan untuk mengunduh dan belajar.

Kata pengantar

Repo ini hanya digunakan untuk belajar, tidak digunakan dalam bisnis.

Selamat datang untuk menyediakan buku -buku hebat dalam repo ini atau beri tahu saya buku hebat mana yang Anda butuhkan dan saya akan mencoba menambahkannya di repo ini, ide apa pun yang dapat Anda buat masalah atau PR di sini.

Karena Github Limition Penyimpanan File Besar, semua buku PDF yang disimpan di Yandex.Disk .

Beberapa simbol matematika yang sering digunakan dapat merujuk halaman ini

Isi

Organisasi dengan makalah/penelitian
Tempat pelatihan
Buku
- Teori pengantar dan mulai
- Matematika
- Penambangan data
- Pembelajaran yang mendalam
- Filsafat
Quantum dengan AI
- Kuantum dasar
- Quantum ai
- Kerangka kerja terkait kuantum
Libs dengan buku online
- Pembelajaran Penguatan
- Pilihan fitur
- Pembelajaran Mesin
- Pembelajaran yang mendalam
- NLP
- Cv
- Meta Learning
- Transfer pembelajaran
- ML AUTO
- Pengurangan dimensi
Pelatihan Terdistribusi

Organisasi dengan makalah/penelitian

arxiv.org
Sains
Alam
Publikasi DeepMind
Penelitian Openai

Tempat pelatihan

Openai Gym: Perangkat untuk mengembangkan dan membandingkan algoritma pembelajaran penguatan. (Dapat bermain dengan atari, box2d, mujoco dll ...)
Malmo: Project Malmö adalah platform untuk eksperimen intelijen buatan dan penelitian yang dibangun di atas Minecraft.
DeepMind Pysc2: Lingkungan Belajar Starcraft II.
Procgen: Procgen Benchmark: Lingkungan olahraga seperti permainan yang dihasilkan secara prosedural.
Torchcraftai: Platform bot untuk Penelitian Pembelajaran Mesin di Starcraft®: Brood War®
Valve Dota2: DOTA2 Game Acessing API. (CN DOC)
Kerangka kerja Mario AI: Kerangka kerja Mario AI untuk menggunakan metode AI.
Google Dopamine: Dopamin adalah kerangka kerja penelitian untuk prototipe cepat algoritma pembelajaran penguatan
TextWorld: Microsoft - Sebuah kotak pasir lingkungan belajar untuk pelatihan dan pengujian agen pembelajaran penguatan (RL) pada game berbasis teks.
Mini Grid: Lingkungan Gridworld Minimalis untuk Openai Gym
Magent: Platform untuk banyak pembelajaran penguatan agen
XWorld: Paket Simulator C ++/Python untuk Pembelajaran Penguatan
MMO Neural: Lingkungan Game Multiagen yang Berbagai Masif
Minatar: Minatar adalah testbed untuk agen AI yang mengimplementasikan versi miniatur dari beberapa game Atari 2600.
Craft-Env: Craftenv adalah lingkungan kerajinan 2D
Gym-Sokoban: Sokoban adalah Jepang untuk penjaga gudang dan video game tradisional
Pommerman Playground menjadi tuan rumah Pommerman, klon Bomberman yang dibangun untuk penelitian AI.
Gym-Miniworld Miniworld adalah simulator lingkungan interior 3D minimalis untuk penelitian penguatan & robotika penelitian
Vizdoomgym Openai Gym Wrapper untuk VizDoom (platform penelitian AI berbasis malapetaka untuk pembelajaran penguatan dari informasi visual mentah).
ddz-ai 以孤立语假设和宽度优先搜索为基础，构建了一种多通道堆叠注意力构建了一种多通道堆叠注意力构建了一种多通道堆叠注意力结构的斗地主构建了一种多通道堆叠注意力构建了一种多通道堆叠注意力，，，，，构建了一种多通道堆叠注意力构建了一种多通道堆叠注意力，，，构建了一种多通道堆叠注意力，，，，构建了一种多通道堆叠注意力，，，，，，

Buku

Teori pengantar dan mulai

Kecerdasan Buatan -Acara Modern (Edisi ke -3) - Stuart Russell & Peter Norvig
Algoritma Kecerdasan Buatan GROKKING Commercial - Rishal Hurbans

Matematika

Kursus Pertama dalam Probabilitas Kursus Pertama dalam Probabilitas (8) - Sheldon M Ross
Optimalisasi Cembung - Stephen Boyd
Elemen Elemen Teori Informasi - Thomas Cover & Jay A Thomas
Matematika diskrit dan aplikasinya ke -7 - Kenneth H. Rosen
Pengantar Aljabar Linier (5) - Gilbert Strang
Aljabar linier dan aplikasinya (ke -5) - David C Lay
Teori Probabilitas Logika Sains - Edwin Thompson Jaynes
Probabilitas dan Statistik ke -4 - Morris H. Degroot
Inferensi Statistik (2) - Roger Casella
信息论基础 (原书 Elemen Elemen Teori Informasi 第 2 版) - Thomas Cover & Jay A Thomas
凸优化 (原书 optimasi cembung) - Stephen Boyd
数理统计学教程 - 陈希儒
数学之美 2 - 吴军
概率论基础教程 (原书 Kursus pertama dalam probabilitas kursus pertama dalam probabilitas 第 9 版) - Sheldon M Ross
线性代数及其应用 (原书 Aljabar linier dan aplikasinya 第 3 版) - David C Lay
统计推断 (原书 Inferensi Statistik 第二版) - Roger Casella
离散数学及其应用 (原书 Matematika diskrit dan aplikasinya 第 7 版) - Kenneth H.Rosen

Penambangan data

Pengantar Penambangan Data - Pang -Ning Tan
Pemrograman Intelijen Kolektif - Toby Sewaran
Teknik Fitur untuk Pembelajaran Mesin - Amanda Casari, Alice Zheng
集体智慧编程 - Toby Sewaran

Pembelajaran Mesin

Teori Informasi, Algoritma Inferensi dan Pembelajaran - David JC Mackay
Pembelajaran Mesin - Tom M. Mitchell
Pengenalan Pola dan Pembelajaran Mesin - Christopher Bishop
Elemen Pembelajaran Statistik - Trevor Hastie
Pembelajaran Mesin untuk OpenCV - Michael Beyeler (kode sumber di sini)
机器学习 - 周志华
机器学习 (原书 Pembelajaran mesin) - Tom M. Mitchell
统计学习方法 - 李航

Pembelajaran yang mendalam

Pembelajaran cepat online
- Selami pembelajaran mendalam - (menggunakan MXNET) Buku pembelajaran mendalam interaktif dengan kode, matematika, dan diskusi.
- D2L -PYTORCH - (menyelam ke dalam pembelajaran mendalam) Versi Pytorch.
- 动手学深度学习 - (Selami pembelajaran yang mendalam) untuk orang Cina.
Deep Learning - Ian Goodfellow & Yoshua Bengio & Aaron Courville
Metode dan aplikasi pembelajaran yang mendalam - Li Deng & Dong Yu
Mempelajari Arsitektur Deep for AI - Yoshua Bengio
Pembelajaran Mesin Perspektif Algoritmik (2) - Stephen Marsland
Neural Network Design (2nd) - Martin Hagan
Neural Networks and Learning Machines (3) - Simon Haykin
Jaringan Saraf untuk Ilmu Terapan dan Teknik - Sandhya Samarasinghe
深度学习 (原书 Pembelajaran mendalam) - Ian Goodfellow & Yoshua Bengio & Aaron Courville
神经网络与机器学习 (原书 Jaringan Saraf dan Mesin Belajar) - Simon Haykin
神经网络设计 (原书 Desain Jaringan Saraf) - Martin Hagan
AI yang dapat ditafsirkan komersial - Ajay Thampi
AI Percakapan Komersial - Andrew R. Freed

Filsafat

Kompatibel Manusia Komersial : Kecerdasan Buatan dan Masalah Kontrol - Stuart Russell
Kehidupan Komersial 3.0: Menjadi Manusia di Zaman Kecerdasan Buatan - Max Tegmark
Superintelligence komersial : jalur, bahaya, strategi - Nick Bostrom

Quantum dengan AI

Kuantum dasar
- Primer komputasi kuantum - primer komputasi kuantum d -gelombang
- Komputasi Quantum 101 - Komputasi Kuantum 101, dari University of Waterloo
- PDF Quantum Computation and Quantum Information - Nielsen
- PDF 量子计算和量子信息（量子计算部分）- Nielsen
Quantum ai
- Jaringan saraf kuantum
- Neuron buatan yang diimplementasikan pada prosesor kuantum yang sebenarnya
- Klasifikasi dengan jaringan saraf kuantum pada prosesor dekat jangka pendek
- Lubang hitam sebagai otak: Jaringan saraf dengan entropi hukum daerah
Kerangka kerja terkait kuantum
- ProjectQ - ProjectQ adalah upaya open source untuk komputasi kuantum.

Libs dengan buku online

GC (Konten Generatif)
- Difusi stabil-[kertas] Model difusi teks-ke-gambar laten
- Difusi stabil V2 - Sintesis gambar resolusi tinggi dengan model difusi laten
- GFPGAN - [kertas] GFPGAN bertujuan untuk mengembangkan algoritma praktis untuk pemulihan wajah dunia nyata.
- Esrgan - [kertas] ECCV18 Lokakarya - Srgan yang Ditingkatkan. Champion Pirm Challenge pada resolusi super perseptual. Kode pelatihan berada di dasar.
- Codeformer - [kertas] - [Neurips 2022] Menuju restorasi wajah buta yang kuat dengan codebook Lookup Transformer
- UNIPC - [kertas] UNIPC: Kerangka kerja prediktor -korektor yang terpadu untuk pengambilan sampel cepat dari model difusi
Pembelajaran Penguatan
- A3C - Google DeepMind Asynchronous Advantage Actor -Critic Algorithm
- Q-Learning Sarsa DQN DDQN-Q-Learning adalah algoritma pembelajaran penguatan berbasis nilai
- DDPG - Gradien Kebijakan Deterministik Deep,
- Keingintahuan skala besar-Studi skala besar tentang pembelajaran yang didorong oleh rasa ingin tahu
- PPO - Algoritma Optimasi Kebijakan Proksimal Openai
- RND - Openai Random Network Distilasi, bonus eksplorasi untuk metode pembelajaran penguatan yang mendalam.
- Vime - Informasi Variasional Openai Memaksimalkan Eksplorasi
- DQV - Pembelajaran Nilai Kualitas Deep (DQV)
- ERL - Gradien Kebijakan yang Dipandu Evolusi dalam Pembelajaran Penguatan
- MF Multi-Agent RL-Mean Field Multi-Agent Reinforcement Learning. (Makalah ini termasuk MF-Q dan MF-AC)
- MAAC-aktor-perhatian-kritik untuk pembelajaran penguatan multi-agen
Pilihan fitur
- Scikit -feature - Kumpulan algoritma pemilihan fitur, tersedia di GitHub
Pembelajaran Mesin
- Scikit Learn ( Python ) - Pembelajaran mesin dalam Python.
- Linfa ( Rust ) - Spirit of scikit learn , A Rust Ml Lib.
- XGBoost ( Python, R, JVM, Julia, CLI ) - Dokumen XGBoost Lib.
- LightGBM ( Python, R, CLI ) - Dokumen fitur Microsoft LightGBM Lib.
- Catboost ( Python, R, CLI ) - Yandex Catboost Lib's Algorithm PDF Papper.
- STACKNET ( Java, CLI ) - Beberapa algoritma penumpukan model yang diimplementasikan dalam LIB ini.
- RGF - Belajar Fungsi Nonlinier Menggunakan Regularized Greedy Forest (Multi -Core Implementasi FASTRGF)
- FM, FASTFM, FFM, mesin XDEEPFM - Faktorisasi dan beberapa algoritma yang diperluas
Pembelajaran yang mendalam
- GNN Papers - Makalah yang harus dibaca pada Grafik Neural Networks (GNN)
- EfficientNet - Memikirkan kembali penskalaan untuk jaringan saraf konvolusional
- Densenet - jaringan konvolusional yang terhubung padat
NLP
- XLNET - REPO XLNET: pretraining autoregresif umum untuk pemahaman bahasa
- Bert - Pra -pelatihan transformator dua arah yang dalam untuk pemahaman bahasa
- GPT-3-Model bahasa adalah pelajar beberapa shot
Cv
- Fast R-CNN-Metode jaringan konvolusional berbasis wilayah cepat (FAST R-CNN) untuk deteksi objek
- Mask R-CNN-Topeng R-CNN, memperluas R-CNN lebih cepat dengan menambahkan cabang untuk memprediksi mask objek secara paralel dengan cabang yang ada untuk pengenalan kotak pembatas.
- GQN - DeepMind Generative Query Network, Neural Scene Representasi dan Rendering
Meta Learning
- MAML-MODEL-Agnostic Meta-learning untuk adaptasi cepat jaringan Deep
Transfer pembelajaran
- GCN - Pengenalan Zero -Shot melalui Semantik Tanah dan Grafik Pengetahuan
ML AUTO
- Pencarian Model ( Python ) - Google Model Search (MS) adalah kerangka kerja yang mengimplementasikan algoritma Automl untuk pencarian arsitektur model pada skala.
- TPOT ( Python ) - TPOT adalah lib untuk Automl.
- AUTO-SKLEARN ( Python )-Auto-SkLearn adalah toolkit pembelajaran mesin otomatis dan penggantian drop-in untuk estimator scikit-learn
- AUTO-KERAS ( Python )-Auto-Keras adalah pustaka perangkat lunak open source untuk pembelajaran mesin otomatis (AUTOML). Itu dikembangkan oleh data lab
- Transmogrifai ( JVM )-Transmogrifai (diucapkan trăns-mŏgˈrə-fī) adalah perpustakaan automl yang ditulis dalam Scala yang berjalan di atas Spark
- AUTO -WEKAA - Menyediakan pilihan otomatis model dan hiperparameter untuk Weka.
- MLBOX ( Python ) - MLBox adalah Perpustakaan Python Pembelajaran Mesin Otomatis yang kuat
Pelatihan pipa
- ZenML ( Python ) - ZenML dibangun untuk para praktisi ML yang meningkatkan alur kerja ML mereka menuju produksi
Pengurangan dimensi
- T-SNE ( non-linear/non-params )-T-didistribusikan Tigi Stochastic Neightion (T-SNE) adalah algoritma pembelajaran mesin untuk visualisasi
- PCA ( Linear ) - Analisis Komponen Utama
- LDA ( Linear ) - Analisis Diskriminan Linier
- LLE ( non -linear ) - embedding linier lokal
- Laplacian Eigenmaps - Laplacian Eigenmaps untuk Pengurangan Dimensi dan Representasi Data
- Pemetaan Sammon ( non-linear )-Pemetaan Sammon dirancang untuk meminimalkan perbedaan antara jarak antar-titik yang sesuai di dua spasi
Pengolahan data
- PANDAS ( Python ) - Perpustakaan analisis data / manipulasi yang fleksibel dan kuat untuk Python.
- Polar ( Rust, Python ) - Perpustakaan DataFrame Lightning -Fast untuk Rust dan Python.

Pelatihan Terdistribusi

Horovod - Horovod adalah kerangka kerja pelatihan terdistribusi untuk TensorFlow, Keras, Pytorch, dan MXNet. Tujuan Horovod adalah untuk membuat pembelajaran mendalam yang mendistribusikan dengan cepat dan mudah digunakan.
ACME - Kerangka kerja penelitian untuk pembelajaran penguatan (terdistribusi).
Bagua - Bagua adalah kerangka kerja pengembangan pelatihan yang fleksibel dan berkinerja.