可汗学院，是由孟加拉裔美国人萨尔曼·可汗创立的一家教育性非营利组织，主旨在于利用网络影片进行免费授课。
链接：oschina.net/news/78629/beginners-how-to-learn-from-zero-artificial-intelligence 此文是想要进入人工智能这个领域、但
此列表包含了人工智能和深度学习最好的入门资源，对初学者和想要进入这一领域但又不知道如何开始的人最为有用。 机器学习 机器学习领域的最佳入门介绍，可以在coursera 上观看吴恩达（Andrew Ng）的机器学习课程。这门课程解释了最基本的概念，让你对最重要的算法有一个很好的理解。 简而言之，如果想对高水平的机器学习算法有一个概览，可以观看在线课程“Machine Learning Distilled”。 图书Programming Collective Intellience《集体智慧编程》是学习在Pyt
来自：开源中国社区 链接：http://www.oschina.net/news/78629/beginners-how-to-learn-from-zero-artificial-intelligence（点击尾部阅读原文前往） 原文：https://medium.com/digitalmind/artificial-intelligence-resources-f4efeac949b4#.ndykohymp 此文是想要进入人工智能这个领域、但不知道从哪里开始的初学者最佳的学习资源列表。 一、机器学习 有
这个不起眼的小伙子叫萨尔曼·可汗（Salman Khan），今年39岁。他颠覆了美国教育，成为了数学教父，让数学老师不再讲课，比尔盖茨都捧着他。他成功登上了《福布斯》杂志封面，但是他却拒绝了10亿美元！
Claude 3 推出之后，风头正劲。其中的「超大杯」Opus 号称可以在各项指标上碾压 GPT-4。这不，最近有一篇关于 Claude 3 在各个科学领域应用的文章我的朋友圈里刷屏了。文章提到了 Claude 3 在材料学、物理学和数学等领域研究的应用，让人感到非常振奋。仿佛有了这款新的大语言模型，科研工作都可以交给它来完成。这篇文章引起了广泛关注，但也有不少人持怀疑态度。由于我对材料学了解不多，我也把文章分享到朋友圈，想听听大家的意见。
此文是想要进入人工智能这个领域、但不知道从哪里开始的初学者最佳的学习资源列表。原文是 Ray Alez 编写的“Artificial Intelligence resources”，简单翻译后供大家参
Khan Academy is embarking on a huge effort to rebuild our server software on a more modern stack in Go. 可汗学院正在努力着用Go重建着我们的服务器软件
最近在学习signalling transduction的时候在网上找教学资源，虽然我已经有了Molecular Biology of THE CELL的第七版了，但是我一直觉得书没有视频有意思，在众多信息中突然找到了可汗学院出品的课程，他们免费提供了视频讲解、教材、讨论区和练习题。
统计学博大精深，用途广泛，是一门非常重要的基础课程。在接触了一些统计学公开课后，发现网络上还有很多的免费的在线统计学课程可以用来学习和复习相关的知识点，只是缺乏一些整理和汇总。之前课程图谱微博做了很多课程的推荐，但是发现微博上信息散落的很凌乱，不系统，所以决定在这里做一些系统的课程资源整理和汇总。
作者: Christopher Tao翻译：王可汗校对：王雨桐 本文约1800字，建议阅读5分钟本文总结了Python代码中经常被忽略的影响代码的运行速度常见问题。 随着Python的流行，用户数量也在增加。Python确实相对容易上手，也非常灵活，因此有更多可能的方式来实现一个函数。 当有多种方法可以实现一件特定的事情时，这意味着每种方法都有优缺点。在本文中，我收集了6种编写Python代码的典型方法，这些方法可能导致相对较差的性能。 一、不导入根模块 在使用Python时，我们无法避免的一件事就是导入
导读：如何通过免费方式学习数据科学？数据科学家 Rebecca Vickery 从技术能力、理论和实践经验三个方面入手介绍了自己的经验。
#玩转大数据#新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家
最近我在网上下载一个视频，结果下载到本地是近百个视频片段，为了方便观看只能将这些片段合并为一个视频整体。
导读：如果你看到这篇文章的题目开始阅读本文，那么一定是数据科学激起了你的兴趣。你肯定希望2016年成为你的转运年，对不对？如果你从今天起坚持去执行这些新年计划，转运的可能性就会更大。要知道，成为一名数据科学家不能一蹴而就，需要的是一个过程。因此，朝目标迈进的过程中一定要充满耐心。 根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。当然这个列表比较笼统，大家可以根据自己的需求去调整。 根据数据科学家一生的三个发展阶段，我将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动
可汗学院是一个非盈利性质的良心教育网站，提供免费优质的课程学习。你可以在上面找到任何免费的课程。
咱们不提CES 2017上激动人心的自动驾驶产品（估计七八年之后你的驾驶证就可以扔掉了），也不细讲《最强大脑》节目里人类精英在图像识别环节被碾压（这曾经是人类可以嘲笑人工智能的典型领域），就说说围棋界的海啸吧。
#玩转大数据#12点的钟声敲响后，意味着已经跨过2015，进入2016了。新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。可能这个计划会相对宽泛，大家可以根据自己的需求去调整和补充。 一名数据科学家的新年计划 根据数据科学家一生的三个发展阶段，我将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动起来。如果你已经成功地完成了现有阶段的
转自|灯塔大数据 微信|DTbigdata 新的一年不仅仅意味着换一本新台历或者揉着眼睛在下一个清晨醒来。新的一年应该拥有一个新开端的喜悦，它赋予我们充分的理由去养成新习惯，也标志着新“希望”的到来。 如果你看到这篇文章的题目开始阅读本文，那么一定是数据科学激起了你的兴趣。你肯定希望2016年成为你的转运年，对不对？如果你从今天起坚持去执行这些新年计划，转运的可能性就会更大。要知道，成为一名数据科学家不能一蹴而就，需要的是一个过程。因此，朝目标迈进的过程中一定要充满耐心。 根据发展阶段的不同，我在此给大
介绍 新的一年不仅仅意味着换一本新台历或者揉着眼睛在下一个清晨醒来。新的一年应该拥有一个新开端的喜悦，它赋予我们充分的理由去养成新习惯，也标志着新“希望”的到来。 如果你看到这篇文章的题目开始阅读本文，那么一定是数据科学激起了你的兴趣。你肯定希望2016年成为你的转运年，对不对？如果你从今天起坚持去执行这些新年计划，转运的可能性就会更大。要知道，成为一名数据科学家不能一蹴而就，需要的是一个过程。因此，朝目标迈进的过程中一定要充满耐心。 根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计
校对：欧阳锦 本文约3200字，建议阅读5分钟本文介绍了Python数据分析的一个利器——Bamboolib，它无需编码技能，能够自动生成pandas代码。
人工智能方面的突破性进展对微软以及使用我们技术改善效率、增强客户体验并取得新突破的开发者产生了深远影响。
9月28日消息，当地时间周一Alphabet旗下谷歌抨击欧盟反垄断监管机构无视自己强大的竞争对手苹果公司，要求欧洲第二最高法院撤销涉及Android移动操作系统的43.4亿欧元(约合51亿美元)罚款。
机器学习理论是一个涵盖统计、概率、计算机科学和算法方面的领域，该理论的初衷是以迭代方式从数据中学习，找到可用于构建智能应用程序的隐藏洞察。
MIT博士分析690万条视频后，告诉你什么样的微课视频最受欢迎 利用微课、慕课等方式让学生能接触优秀教师的教学，自然是一件好事，但在学习过程中学生的流失率也是一个不容忽视的问题。怎样的微课、慕课更能吸引学生的关注，让学生更投入地开展学习呢？最近，来自美国的两篇论文对此进行了分析和研究。 论文《How Video Production Affects Student Engagement：An Empirical Studyof MOOC Videos》由MIT的博士生、博士后，及edX工程副总裁共同撰写
本人是个对数学和人工智能极其感兴趣的人。平时，我也在线上线下经常与国内外的朋友讨论人工智能的各种方面，无论是技术方面还是哲学方面。我帮助过很多实习生和网上的学生，带领他们从入门一步步过渡到足够从事数据挖掘工作。在此期间，我发现了一件很有趣的事情，所有技术好的数据分析/挖掘工作者，都是喜欢"主动学习"的人。
机器学习如何入门？大家应该也看过很多路线图了，今天向大家介绍towardsdatascience上一个博主推荐的机器学习入门步骤和课程，看看国外的小伙伴是怎么学习的。
写在前面 2017年可以说是人工智能元年，不到一年的时间里人工智能概念与公司呈现出井喷式的发展，而社会上对与AI相关产业的人才需求也越来越大，不少人都希望掌握这个技术以免被时代淘汰。作为在AI领域领跑
如今人工智能备受追捧，由于传统软件团队缺乏AI技能，常常会遇到一些挑战。越来越多的企业都开始对人工智能进行投资，并在寻找具有AI技能的人才。
5月31日，清华大学大数据能力提升项目——《大数据实践课》宣讲会在线上成功召开。课程指导老师——软件学院副教授闻立杰、副教授宋韶旭、副研究员刘英博、大数据能力提升项目负责人金涛，各实践合作单位项目负责人及200余名意向报名2022年夏季学期大数据能力提升项目实践课的学生参会。往届大数据能力提升项目RONG奖学金获得者、本届实践课助教王可汗同学主持会议。 大数据实践课项目宣讲在线召开 王可汗同学首先对清华大学大数据研究中心、大数据能力提升项目及大数据实践课进行了具体介绍，清华大学大数据研究中心于2018年9
让学生更投入地学习是教师的职责之一。但是即使用上微课、微视频等新形式、新技术，很多学生还是不太愿意听讲，MOOC学生流失率一直居高不下就是一条明证。很多开设慕课的教师都会绞尽脑汁地吸引、鼓励学生，哪怕只是多学一点点，也能让教师的成就感提升。 最近有两篇分别基于Coursera和edX数据的论文令国内学术界大为感兴趣：论文《How Video Production Affects Student Engagement:An Empirical Studyof MOOC Videos》由MIT的博士生、博士
描述统计学：是阐述如何对客观现象的数量表现进行计量、搜集、整理、表示、一般分析与解释的一系列统计方法。其内容包括统计指标、统计调查、统计整理、统计图表、集中趋势测度、离散程度测度、统计指数、时间数列常规分析等理论和方法。
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跟着网络资料自学、刷MOOC是许多人学深度学习的方式，但深度学习相关资源众多，应该从哪儿开始学呢？
如何成为一个数据科学家？不少刚刚接触这个领域的探索者都在寻找一条尽可能正确的道路。 OK, 这条道路确实不是无迹可寻的。虽然并不简单，但是，通过科学的规划和足够的时间投入，数据科学家可以通过很少的花费炼成。 接下来的这张精美的可视化长图从什么是数据科学家说起，然后详细介绍炼成数据科学家的8个步骤。拿好不谢~ 首先，什么是数据科学家？数据科学，是一个多学科知识的交集，甚至包括黑客技巧。数据科学家，是比软件工程师更擅长统计学，比统计学家更擅长软件工程的人。目前，数据科学家的典型教育背景是：高中5%，技校5%，
B站是个宝，谁用谁知道😎 整理的一些适合算法工程师的学习资源，建议收藏！ 0、数学基础 Up主：3Blue1Brown的数学基础：https://space.bilibili.com/88461692。用动画讲述数学专业知识，其视频涵盖了线性代数、微积分、拓扑学等领域，每门课都配有直观生动的动画演示，帮助观众加深对数学概念定理的理解。 数学分析：https://www.bilibili.com/video/av8042121复旦陈纪修老师的数学分析视频课程，共214讲。 数学建模：www.bilibili.
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 编译：焦剑，康欣，姚佳灵 校对：孙沁(Kiki) 可视化：田晋阳 如何成为一个数据科学家？不少刚刚接触这个领域的探索者都在寻找一条尽可能正确的道路。 OK, 这条道路确实不是无迹可寻的。虽然并不简单，但是，通过科学的规划和足够的时间投入，数据科学家可以通过很少的花费炼成。 接下来的这张精美的可视化长图从什么是数据科学家说起，然后详细介绍炼成数据科学家的8个步骤。拿好不谢~ 首先，什么是数据科学家？数据科学，是一个多学科知识的交集，甚至包括黑客技巧。数据科学家，是比软件工
OK，这条道路确实不是无迹可寻的。虽然并不简单，但是，通过科学的规划和足够的时间投入，数据科学家可以通过很少的花费炼成。
这是一部你应该知道的教育科技史。 人类文明的所有成就，都源于这几次相遇。 在一列超过300公里时速向前奔驰的火车上，年轻人打开电脑，和其它来自全球的21位同学上一门叫「金融大数据—基于R语言的案例」的课程。 加拿大老师通过线上点名，均匀分布的概率计算，保证了每个同学都能参与课堂教学，表达自己的观点；不同语种的小组讨论通过语音识别和翻译技术同传；一个小时的思考、小组讨论，编程操作在线上教室里一气呵成。 教学过程与线下几无差异，这22位学生在暑假期间，以零迟到、零缺勤、零早退的优异表现、顺利完成了
Electric communication will never be a substitute for the face of someone who with their soul encourages another person to be brave and true.
数据派作为数据科学类公众号，背靠清华大学大数据研究中心，分享前沿数据科学与大数据技术创新研究动态、持续传播数据科学知识，努力建设数据人才聚集平台、打造中国大数据最强集团军。 在过去的一年，志愿者大家庭成员使数据派THU取得了辉煌的战绩。因此我们遴选出了6位来自各行各业的优秀志愿者们，一起来认识一下他们吧！ 王可汗 王可汗，清华大学机械工程系博士三年级学生。清华大学机械工程系直博生在读。曾经有着物理专业的知识背景，研究生期间对数据科学产生浓厚兴趣，对机器学习AI充满好奇。期待着在科研道路上，人工智能与机械工
作者：Varun Singh 翻译：欧阳锦校对：王可汗 本文约1700字，建议阅读5分钟本文为大家介绍了新版本Python的新特性。
全球AI第一大厂Google推了新课程！ 📷 Google今天上线了一个“机器学习速成课程”，英文简称MLCC。用他们自己的话来形容，这个课程节奏紧凑、内容实用。 量子位觉得还有很意外的两点：它，竟然，基本可以全程中文！（地址见评论 还不要钱~ 📷 听完这个课程总共需要大约15小时，包含大量教学视频，还有对算法实际运用的互动直观展示，让用户可以更容易地学习和实践机器学习概念。课程共25节，还有40多项练习。 据Google介绍，这个课程本来是工程师教育团队为自家员工开发的，也就
算法分类 1.基于内容 / 用户的推荐 更多依赖相似性计算然后推荐 基于用户信息进行推荐 基于内容 、物品的信息进行推荐 2.协同过滤 需要通过用户行为来计算用户或物品见的相关性 基于用户的协同推荐: 以人为本 | 小张 | 产品经理、Google、增长 | | —— | ———————————— | | 小明 | 产品经理、Google、比特币 | | 小吴 | 比特币、区块链、以太币 | 这是一个用户关注内容的列表，显然在这个列表中，小张和小明关注的内容更为相似，那么可以给小张推荐比特币。
本文为大家介绍了一项最新的研究进展，它有助于理解人工智能的可解释性实际上如何影响用户对人工智能的信任。
自从GPTs的概念提出以来，短短两个月内，全球用户已经创造了超过300万个GPTs。
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