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MONTRÉAL.AI アカデミー: 人工知能 101 AI for All の世界クラスの初の概要
OpenAI ブログ
AI は企業のように考える - そしてそれは憂慮すべきこと - Open Voices
AIトピックス
脳は情報を個別の形式で保存しますか? それともアナログ形式で保存しますか?
説明可能な人工知能 (パート 1) — 人間が解釈できる機械の重要性…
シンギュラリティは来るのか？ – アークデジタル
Michael I. Jordan NYSE 機械学習プレゼンテーション
一部の科学者は、超知能機械が人類に脅威をもたらす可能性があると懸念しています。ワシントン・ポスト
AI の 4 つの波 |リンクトイン
アルゴリズムが誤った場合、反撃する力が必要だと研究者が語る - The Verge
Amazon CloudWatch - アプリケーションとインフラストラクチャのモニタリング
Amazon DynamoDB - 概要
Amazon Elastic Block Store (EBS) - アマゾン ウェブ サービス
Amazon エラスティック ファイル システム (EFS) |クラウドファイルストレージ
AWS の概念: AWS を理解する - YouTube
AWS の概念: コースの教材と機能を理解する - YouTube
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AWS re:Invent 2017: Amazon Lightsail を使用して本番アプリを簡単に構築する (CMP212) - YouTube
クラスレスドメイン間ルーティング - ウィキペディア
クラウド コンピューティング製品 – アマゾン ウェブ サービス (AWS)
クラウドオブジェクトストレージ |どこにでもデータを保存および取得 | Amazon シンプル ストレージ サービス
Elastic Load Balancing - アマゾン ウェブ サービス
Amazon EC2 で Spark、Python、Jupyter Notebook を実行する
PuTTY を使用して Windows から SSH 経由で EC2 Linux インスタンスにアクセスする
クラウドコンピューティングとは何ですか? - アマゾン ウェブ サービス
2021 年に機械学習エンジニアになるための 7 ステップ ガイド
敵対的生成ネットワークにおけるラベル付きデータの必要性の削減
ジェイソンの Google ML 101 デッキ
機械学習とデータ サイエンスに関する必読の無料本 10 冊
意欲的なデータサイエンティストへのアドバイス: ブログを始める – Variance Explained
ブランドン・ロハーのブログ
Chris Albon – データ サイエンス、機械学習、人工知能
データ サイエンス スタック交換
データ懐疑論者
データタウ
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流れるデータ
今すぐ使用できる (約) 3000 の無料データ ソースを紹介します
データ サイエンスを学びたい場合は、これらの統計クラスをいくつか受講してください
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LIGO グラビティ ウェーブ GW150914_チュートリアル
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OpenAI ブログ
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科学は壊れていない |五三八
科学的に健全
AIスペース
機械学習、データ サイエンス、確率、SQL、ビッグ データに関するトップ 28 のチートシート
GitHub Python データ サイエンス スポットライト: AutoML、NLP、可視化、ML ワークフロー
解決されたエンドツーエンドのデータ サイエンス プロジェクト
Dive into Deep Learning (コード、数学、ディスカッションを含むインタラクティブなディープ ラーニングの本)
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講義ノート | MATLAB の概要 |電気工学とコンピュータサイエンス | MIT オープンコースウェア
ビッグ データ、データ サイエンス、データ マイニング、機械学習、Python、R などに関する 60 冊以上の無料書籍
特徴量エンジニアリングと選択: 予測モデルの実践的なアプローチ
ニューラル ネットワークとディープ ラーニング - オンライン ブック
コマンドラインを使用して既存のプロジェクトを GitHub に追加する - ユーザードキュメント
初心者のための Git と GitHub の概要 (チュートリアル)
これらの簡単なルールに従えば、Git と GitHub のマスターになれます
Git - 本
git - 簡単なガイド - 深い話はありません!
もう GIT を恐れない方法 – freeCodeCamp.org
joshnh/Git-Commands: よく使用される Git コマンドのリスト
GitHub プロジェクトに貢献するための初心者ガイド – Rob Allen の DevNotes
GitHub フローを理解する · GitHub ガイド
反ファシスト AI に向けて (opendemocracy.net より)
レベル 3.0 データサイエンティストになる
データサイエンティストの第三の波
1 日 10 分であなたの内なる天才性を開花させる、最も知的刺激となる 46 のサイト
人工知能は完全に自ら学習する |クアンタマガジン
エドワード・ウィッテン、現実の性質について考える |クアンタマガジン
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ニューラルネットワークの一般理論のために構築された基礎 - Quanta Magazine
一般的な思考ツール: 困難な問題を解決するための 9 つのメンタル モデル
ソーシャルメディアがどのように知識を危険にさらすのか |ワイヤード
これらの小さな都市では、AI の進歩には多額の費用がかかる可能性があります - MIT テクノロジーレビュー
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比類のない詳細を備えた新しい脳マップは神経科学を変える可能性がある |ワイヤード
ペドロ・ドミンゴス、人工知能の軍拡競争について語る - SPIEGEL ONLINE
量子コンピューティングの量子飛躍? - サイエンティフィック・アメリカン
中西部の公立大学の脆弱な状況 - The Atlantic
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量子熱力学革命 |クアンタマガジン
コードとは何ですか? |ポール・フォード|ブルームバーグ
人工知能の経済学 - より安価な予測が世界をどのように変えるか
OpenAIのDota 2敗北は依然として人工知能の勝利である - The Verge
機械学習は部屋の中で象と対峙する |クアンタマガジン
Andrew Ng によるスタンフォード/コーセラ機械学習クラスの完全な講義ノート
200 の大学が 560 の無料オンライン コースを開始しました。完全なリストは次のとおりです。
人工知能 | MIT オープンコースウェア
ダッシュボード | MIT 専門教育デジタル プログラム
データ サイエンス AZ™: 現実のデータ サイエンス演習が含まれています | Udemy
データ サイエンスの基礎 | edX
機械学習とデータ サイエンスに効果的な MOOC を選択するにはどうすればよいですか?
まだ完全に無料である 1,150 以上の Coursera コースを発見しました
情報とエントロピー | MIT オープンコースウェア
アルゴリズムの概要 | MIT オープンコースウェア
Excelを使ったデータ分析入門 | edX
データ サイエンスのための Python の概要 | edX
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コンピュータサイエンスのための数学 | MIT オープンコースウェア
データサイエンスのためのPythonによるプログラミング!
データサイエンスのための統計的思考コース
2017 年のトップ データ サイエンス オンライン コース – LearnDataSci
U. ウォッシュ ML コース Jupyter ホーム
SQL 結合の視覚的な説明
結合 (SQL) - ウィキペディア
PostgreSQL: 数学関数と演算子
PostgreSQL: 文字列関数と演算子
Psycopg2 チュートリアル - Python を使用した PostgreSQL
SQL 結合の説明
データ分析のための SQL チュートリアル | SQL チュートリアル - モード分析
SQL 対 NoSQL または MySQL 対 MongoDB - YouTube
SQL で考える vs Python で考える
Kaggle SQL コース (BigQuery トピックを含む)
一般的な統計テストは線形モデル (または: 統計を教える方法)
統計入門 - OpenText ライブラリ
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背景: マルコフ連鎖
OpenIntro 統計
回帰分析のチュートリアルと例 |ミニタブ
データサイエンティストが習得すべき10の統計手法
12 次元削減テクニックの究極ガイド (Python コード付き)
トーマス・ベイズと科学の危機 – TheTLS
STAT 505 へようこそ! |ステータス 505
ベイジアン線形回帰の概要 – データ サイエンスに向けて
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確率と統計を視覚的に理解する
コア開発者による Scikit-image について説明した論文
データ視覚化の最初の 300 年間を探索できる全画面インタラクティブ
designing-great-visualization.pdf
データ視覚化のギャラリー - 逃した機会とグラフィカルな失敗
レッスン 1 ～ 4、最初の視覚化データ - Govind Acharya | Tableau パブリック
1854 年のコレラ流行のマッピング | Tableau パブリック
リソース | Tableau パブリック
機械学習とデータ サイエンスに関する必読の無料本 10 冊
ビッグ データ、データ サイエンス、データ マイニング、機械学習、Python、R などに関する 60 冊以上の無料書籍
データ懐疑論者
GGobi データ視覚化システム。
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中 – 重要なストーリーを読んだり、書いたり、共有したりする
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宿題3
ディープブルーベリー
Brandon Rohrer - リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) と長短期記憶 (LSTM)
CS231n 講義 10 - リカレント ニューラル ネットワーク、画像キャプション、LSTM - YouTube
ディープラーニング応用の基本 (Andrew Ng) - YouTube
Siraj Raval - LSTM Networks - インテリジェンスの数学 (第 8 週) - YouTube
Siraj Raval - リカレント ニューラル ネットワーク - インテリジェンスの数学 (第 5 週) - YouTube
アンドリュー・ン: 人工知能は新しい電気です - YouTube
ニューラル ネットワークの遊び場
しかし、ニューラル ネットワークとは何でしょうか? |ディープラーニング、第 1 章
Java の畳み込みネットワーク - Deeplearning4j: JVM 用のオープンソースの分散ディープラーニング
CS231n 視覚認識用畳み込みニューラル ネットワーク
深層学習の基礎 - コグニティブ クラス
LSTM の探索
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ニューラルネットワークとディープラーニング
ヒントンのカプセル ネットワークを理解する。パート I: 直感。
LSTM ネットワークを理解する -- Colah のブログ
リカレントニューラルネットワークの不合理な効果
Andrej Carpathy ブログ - ニューラル ネットワークへのハッカー ガイド
リカレント ネットワークと LSTM の初心者ガイド - Deeplearning4j: JVM 用のオープンソースの分散深層学習
J Alammar – タッチ可能なピクセルとインテリジェントなアンドロイドの探求
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Keras のドキュメント
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tf.estimator を使用した入力関数の構築 | TensorFlow
TensorFlow 入門 | TensorFlow
Windows への TensorFlow のインストール | TensorFlow
TensorFlow
TensorFlow 線形モデルのチュートリアル | TensorFlow
TensorFlow ワイド & ディープ ラーニング チュートリアル | TensorFlow
Windows で GPU を使用して TensorFlow を使用する |ヒートン研究
インストール ガイド Windows :: CUDA ツールキットのドキュメント
Python で機械学習をマスターする 7 つのステップ
機械学習の視覚的な紹介
バークレー AI マテリアル
プログラマーのための深層学習 fast.ai
講演集 |機械学習 - スタンフォードコース
Microsoft Azure ML チートシート
ペドロ・ドミゴスの機械学習の講義
Python での機械学習ヒッチハイク ガイド
Github の機械学習プロジェクト トップ 10
UCI 機械学習リポジトリ
[ISLR クラスのビデオ](https://www.r-bloggers.com/in- Depth-introduction-to-machine-learning-in-15-hours-of-expert-videos/
機械学習のゼロからヒーロー: Kaggle で最初に競争するために必要なものすべて…
Google - 機械学習のルール: |機械学習のルール | Google 開発者
PySpark ML チュートリアルの例
Python ジェネレーターのチュートリアル
R マークダウン: 決定版ガイド
GitHub フローを理解する · GitHub ガイド
機械学習面接の準備方法 - Semantic Bits
AI、ニューラル ネットワーク、機械学習、ディープ ラーニング、ビッグ データのチートシート
AI ナレッジ マップ: AI テクノロジーを分類する方法
PySpark と MLlib を使用した線形回帰の構築
PySpark での DataFrame 操作に関する完全ガイド
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はじめに · Apache Spark をマスターする
MLlib: メインガイド - Spark 2.3.1 ドキュメント
概要 - Spark 2.3.1 ドキュメント
RDD プログラミング ガイド - Spark 2.3.1 ドキュメント
rdflib 5.0.0-dev — rdflib 5.0.0-dev ドキュメント
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機械学習プロジェクトに Google AI プラットフォームを検討すべき理由
初心者向けのクラウド コンピューティング チュートリアル |クラウド コンピューティングの説明 |クラウドコンピューティング |シンプルラーン - YouTube
難しい問題への短いガイド |クアンタマガジン
データ サイエンティストがツールボックスに必要とする 10 のマイニング テクニック
ウィキペディア データ サイエンス: 世界最大の百科事典との連携
外れ値検出技術の概要 - データ サイエンスに向けて
コンテナ、VM、Docker の初心者向け入門
初心者向けの速くて簡単な Docker チュートリアル (ビデオ シリーズ)
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Ubuntu 18.04 に Docker をインストールして使用する方法 |デジタルオーシャン
Ubuntu 18.04 Bionic Beaver に Docker をインストールする方法 - LinuxConfig.org
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ドッカーとは |初心者向けの Docker チュートリアル | Dockerコンテナ | DevOps ツール |エドゥレカ - YouTube
Python と Docker を使用して独自のデータ サイエンス プラットフォームを構築する - YouTube
プログラマー向けの 50 以上のデータ構造とアルゴリズムの面接質問
GraphQL と REST – Apollo GraphQL
マイクロサービス、API、Swagger: それらがどのように連携するのか |闊歩する
REST API の概念と例 - YouTube
Web アーキテクチャ 101 – VideoBlocks 製品とエンジニアリング
REST API と RESTful Web サービスの説明 - YouTube
私たちのコレクション – データサイエンスに向けて
JSON クラッシュ コース - YouTube 使用できますか? HTML5、CSS3 などのサポート テーブル HTML5 フォーム検証の例 < HTML |ウェブの芸術
CSS ハンドブック: 開発者のための CSS の便利なガイド
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CSS の概要 - W3Schools
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JavaScript を使用したフォーム検証 - 空のテキスト フィールドをチェックする - YouTube
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JavaScript 初心者チュートリアル 30 - フォーム検証テキスト ボックスとパスワード - YouTube
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W3School - JavaScript フォームの検証
W3schools - JavaScript チュートリアル
ClearlyDecoded.com - ヤアコフ・チャイキン
GoDaddy ホスティング アカウント スタート ガイド
2018 年に Web サイトを作成する方法 - Web ホスティング ガイド | WHSR
jhu-ep-coursera/fullstack-course4: Web 開発者向けの HTML、CSS、JavaScript のサンプル コード Coursera コース
無料の JavaScript チュートリアル - スケーラー
問題解決の芸術 - LaTeX シンボル
Detexify LaTeX 手書き記号認識
http://quicklatex.com/
LaTeX シンボル Wiki
包括的な LaTeX シンボル リスト包括的な LaTeX シンボル リスト - シンボル-a4.pdf
Pandoc - Pandoc ユーザーガイド
MathJax ドキュメント — MathJax 2.7 ドキュメント
MathJax で使用できる TeX コマンド
Windows 10 上の VirtualBox に Ubuntu Linux をインストールする方法 [ステップバイステップ ガイド] |フォスです
Microsoft PowerShell チュートリアル & トレーニング コース – Microsoft Virtual Academy
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Windows に Linux 仮想マシンをインストールするための非常に簡単なガイド - StorageCraft Technology Corporation
[解決済み] Ubuntu でロック /var/lib/dpkg/lock エラーを取得できませんでした |フォスです
Python による時系列分析: 入門 – データ サイエンスに向けて
RJT1990/pyflux: Python 用のオープンソース時系列ライブラリ
MaxBenChrist/awesome_time_series_in_python: この厳選されたリストには、時系列分析用の Python パッケージが含まれています
時系列入門 — PyFlux 0.4.7 ドキュメント
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Python を使用して時系列予測用の ARIMA モデルを作成する方法
Kaggle による Siraj コースの時系列
人工知能の神話と現実を暴く - フォーブス
人工知能 — 革命はまだ起こっていない
人工知能は完全に自ら学習する |クアンタマガジン
仏教哲学はビッグバンの前に何が起こったかを説明できるでしょうか? |イオンエッセイ
量子力学の意味を理解する - Scientific American Blog Network
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エドワード・ウィッテン、現実の性質について考える |クアンタマガジン
データサイエンスにおけるゲートキーピングとエリート主義
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ソーシャルメディアがどのように知識を危険にさらすのか |ワイヤード
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チョムスキーと統計学習の 2 つの文化について
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量子熱力学革命 |クアンタマガジン
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ユヴァル・ノア・ハラリ氏：「無料情報という考えは極めて危険だ」 | ユヴァル・ノア・ハラリ文化 |ガーディアン
奇妙を超えて: デコヒーレンス、量子の奇妙さ、シュレーディンガーの猫 - The Atlantic
人生は時空の三つ編み – 時間 – Medium
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だからあなたは研究科学者になりたい – Vincent Vanhoucke – Medium
国土安全保障省はソフトウェアで潜在的なテロリストに警告できるようにする
世界秩序が終わったら何が起こるか
Kevin Slavin: アルゴリズムが私たちの世界をどのように形作っているのか | TEDトーク
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インテリジェンスとは何ですか? – データサイエンスに向けて
これはまさに、より賢くなるために自分を訓練する方法です - マイケル・シモンズ - Pocket
「アイゼンハワー ボックス」を使用して生産性を高め、時間の無駄な活動を排除する方法 - James Clear - Pocket
科学の盲点は、生きた経験を無視していることです。イオンエッセイ
Julia と一緒にデータ サイエンスをゼロから学ぶための完全なチュートリアル
ML 実験追跡: 概要、重要な理由、および実装方法
機械学習モデルの公平性と偏りを評価する
Flask を使用したデータ サイエンス API の作成
オンライン機械学習デプロイメントのための Flask と Heroku
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[ガイド] React、NodeJS、MySQL を使用したデータ サイエンス Web アプリケーションの構築
Python を使用した機械学習モデルのトレーニングとデプロイに関する初心者向けガイド
実稼働環境で機械学習モデルをスケーリングするためのガイド
Flask を使用した Keras 深層学習モデルのデプロイ – データ サイエンスに向けて
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Quora - 機械学習モデルを本番環境に導入するにはどうすればよいですか?
Flask を使用して機械学習モデルを API として本番環境にデプロイするためのチュートリアル
ビッグデータからマイクロサービスまで: AWS ラムダを通じて Spark でトレーニングされたモデルを提供する方法
機械学習プロジェクトを遂行する方法 – Insight Data
Keras 深層学習モデルを P の Web アプリケーションとしてデプロイする
Python での遺伝的アルゴリズムの実装 – データ サイエンスに向けて
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Sequential モデルのガイド - Keras Documentation
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Andrej Carpathy ブログ - ニューラル ネットワークへのハッカー ガイド
深層学習の基本を理解するための最高の (そして無料!!) リソース
しかし、ニューラル ネットワークとは何でしょうか? |ディープラーニング、第 1 章
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Java の畳み込みネットワーク - Deeplearning4j: JVM 用のオープンソースの分散ディープラーニング
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深層学習の基礎 - コグニティブ クラス
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バックプロパゲーションを使用しない学習: 直観とアイデア (パート 1) – トム ブレロフ
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ニューラルネットワークとディープラーニング
ニューラル スタイル転送: tf.keras と積極的な実行を使用したディープ ラーニングによるアートの作成
リカレントニューラルネットワークの不合理な効果
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ディープラーニングの歴史 | Import.io
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コーディングと英語 Lit: Python での自然言語処理
TextBlob: 簡略化されたテキスト処理 — TextBlob 0.15.1 ドキュメント
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強化学習コース - 完全な機械学習のチュートリアル
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Python で機械学習をマスターする 7 つのステップ
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Python での機械学習ヒッチハイク ガイド
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こんにちは、カグルです！ - Kaggle を初めて使用する人のための Kaggle ガイド
Python のすべて — 初心者から上級者まで
Jupyter のインタラクティブなスプレッドシート
データサイエンティスト向けのPyCharm
組み込みのマジック コマンド — IPython 6.2.1 ドキュメント
具体的な統計 Jupyter Notebook Peter Norvig
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Pixie - Jupyter ノートブック用のビジュアル Python デバッガー
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Seaborn チュートリアル — seaborn 0.7.1 ドキュメント
Github/jmportilla/Complete-Python-Bootcamp: 講義
Jupyter Notebook - Udemy 完全な Python ブートキャンプ コース
データ サイエンスと機械学習のための Python ブートキャンプ | Udemy
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機械学習の基礎 (ブルームバーグによるコース)
線形代数 (numpy.linalg) — NumPy v1.12 マニュアル
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パンダ: Python データ分析ライブラリ
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PyPi で独自の Python パッケージを公開する方法 – freeCodeCamp
R および Python ライブラリを作成するためのステップバイステップ ガイド (JupyterLab 内)
パッケージを PyPI に送信する方法 — Peter Downs
プロジェクトのパッケージ化と配布 — Python パッケージング ユーザー ガイド
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Python ライブラリをオープンソースにする方法 |オープンソース.com
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