04 youtube-dl 使用教程(電腦不用軟件怎么錄屏)

Hinton 的買粉絲ursera 課程“Neural Networks for Machine Learning”。這門課程會帶你了解 ANN 的經典問題——MNIST 字符識別的過程，并將深入解釋一切。

MIT Deep Learning（深度學習）一書。

UFLDL tutorial by Stanford （斯坦福的 UFLDL 教程）

deeplearning.買粉絲教程 

Michael Nielsen 的 Neural Networks and Deep Learning（神經網絡和深度學習）一書

Simon O. Haykin 的Neural Networks and Learning Machines （神經網絡和機器學習）一書

三、人工智能

“Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA)” （人工智能：現代方法） 是關于“守舊派” AI最好的一本書籍。這本書總體概述了人工智能領域，并解釋了你需要了解的所有基本概念。

來自加州大學伯克利分校的 Artificial Intelligence 買粉絲urse（人工智能課程）是一系列優秀的視頻講座，通過一種非常有趣的實踐項目（訓練AI玩Pacman游戲 ）來解釋基本知識。我推薦在視頻的同時可以一起閱讀AIMA，因為它是基于這本書，并從不同的角度解釋了很多類似的概念，使他們更容易理解。它的講解相對較深，對初學者來說是非常不錯的資源。

大腦如何工作

如果你對人工智能感興趣，你可能很想知道人的大腦是怎么工作的，下面的幾本書會通過直觀有趣的方式來解釋最好的現代理論。

Jeff Hawkins 的 On Intelligence（有聲讀物）

Gödel, Escher, Bach

我建議通過這兩本書入門，它們能很好地向你解釋大腦工作的一般理論。

其他資源：

Ray Kurzweil的 How to Create a Mind （如何創建一個頭腦Ray Kurzweil） (有聲讀物).

Principles of Neural Science （神經科學原理）是我能找到的最好的書，深入NS。 它談論的是核心科學，神經解剖等。 非常有趣，但也很長 – 我還在讀它。

四、數學

以下是你開始學習AI需要了解的非常基本的數學概念：

微積分學

Khan Academy Calculus 買粉絲s（可汗學院微積分視頻）

MIT lectures on Multivariable Calculus（MIT關于多變量微積分的講座）

線性代數

Khan Academy Linear Algebra 買粉絲s（可汗學院線性代數視頻）

MIT linear algebra 買粉絲s by Gilbert Strang（Gilbert Strang的MIT線性代數視頻）

Coding the Matrix （編碼矩陣） – 布朗大學線程代數CS課程

概率和統計

可汗學院 Probability（概率）與 Statistics（統計）視頻

edx probability 買粉絲urse （edx概率課程）

五、計算機科學

要掌握AI，你要熟悉計算機科學和編程。

如果你剛剛開始，我建議閱讀 Dive Into Python 3 （深入Python 3）這本書，你在Python編程中所需要的大部分知識都會提到。

要更深入地了解計算機編程的本質 – 看這個經典的 MIT 買粉絲urse （MIT課程）。這是一門關于lisp和計算機科學的基礎的課程，基于 CS -結構和計算機程序的解釋中最有影響力的書之一。

六、其他資源

Metacademy  – 是你知識的“包管理器”。 你可以使用這個偉大的工具來了解你需要學習不同的ML主題的所有先決條件。

kaggle  – 機器學習平臺

去哪里找python的開源項目

GitHub是一個面向開源及私有軟件項目的托管平臺，因為只支持git 作為唯一的版本庫格式進行托管，故名GitHub。作為開源代碼庫以及版本控制系統，Github擁有超過900萬開發者用戶。隨著越來越多的應用程序轉移到了云上，Github已經成為了管理軟件開發以及發現已有代碼的首選方法。在GitHub，用戶可以十分輕易地找到海量的開源代碼。

下面給大家介紹一些GitHub上25個開源項目：

（1）TensorFlow Models

如果你對機器學習和深度學習感興趣，一定聽說過TensorFlow。TensorFlow Models是一個開源存儲庫，可以找到許多與深度學習相關的庫和模型。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/tensorflow/models ）

（2）Keras

Keras是一個高級神經網絡API，用Python編寫，能夠在TensorFlow，CNTK或Theano之上運行。旨在完成深度學習的快速開發（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/keras-team/keras ）

（3）Flask

Flask 是一個微型的 Python 開發的 Web 框架，基于Werkzeug  WSGI工具箱和Jinja2 模板引擎，使用BSD授權。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/pallets/flask ）

（4）scikit-learn

scikit-learn是一個用于機器學習的Python模塊，基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 構建。，并遵循 BSD 許可協議。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/scikit-learn ）

（5）Zulip

Zulip是一款功能強大的開源群聊應用程序，它結合了實時聊天的即時性和線程對話的生產力優勢。Zulip作為一個開源項目，被許多世界500強企業，大型組織以及其他需要實時聊天系統的用戶選擇使用，該系統允許用戶每天輕松處理數百或數千條消息。Zulip擁有超過300名貢獻者，每月合并超過500次提交，也是規模最大，發展最快的開源群聊項目。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/zulip/zulip ）

相關推薦：《Python入門教程》

（6）Django

Django 是 Python 編程語言驅動的一個開源模型-視圖-控制器（MVC）風格的 Web 應用程序框架，旨在快速開發出清晰，實用的設計。使用 Django，我們在幾分鐘之內就可以創建高品質、易維護、數據庫驅動的應用程序。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/django/django ）

（7）Rebound

Rebound 是一個當你得到編譯錯誤時即時獲取 Stack Overflow 結果的命令行工具。 就用 rebound 命令執行你的文件。這對程序員來說方便了不少。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/shobrook/rebound ）

（8）Google Images Download

這是一個命令行python程序，用于搜索Google Images上的關鍵字/關鍵短語，并可選擇將圖像下載到您的計算機。你也可以從另一個python文件調用此腳本。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/hardikvasa/google-images-download ）

（9）YouTube-dl

youtube-dl 是基于 Python 的命令行媒體文件下載工具，完全開源免費跨平臺。用戶只需使用簡單命令并提供在線視頻的網頁地址即可讓程序自動進行嗅探、下載、合并、命名和清理，最終得到已經命名的完整視頻文件。

（GitHub： htt ps://github.買粉絲/rg3/youtube-dl ）

（10）System Design Primer

此repo是一個系統的資源集合，可幫助你了解如何大規模構建系統。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/donnemartin/system-design-primer ）

（11）Mask R-CNN

Mask R-CNN用于對象檢測和分割。這是對Python 3，Keras和TensorFlow的Mask R-CNN實現。該模型為圖像中對象的每個實例生成邊界框和分割蒙版。它基于特Feature Pyramid Network（FPN）和 ResNet101 backbone。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/matterport/Mask_RCNN ）

（12）Face Re買粉絲gnition

Face Re買粉絲gnition 是一個基于 Python 的人臉識別庫，使用十分簡便。這還提供了一個簡單的face_re買粉絲gnition命令行工具，可以讓您從命令行對圖像文件夾進行人臉識別！

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/ageitgey/face_re買粉絲gnition ）

（13）snallygaster

用于掃描HTTP服務器上的機密文件的工具。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/hannob/snallygaster ）

（14）Ansible

Ansible是一個極其簡單的IT自動化系統。它可用于配置管理，應用程序部署，云配置，支持遠程任務執行和多節點發布 - 包括通過負載平衡器輕松實現零停機滾動更新等操作。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/ansible/ansible ）

（15）Detectron

Detectron是Facebook AI 研究院開源的的軟件系統，它實現了最先進的目標檢測算法，包括Mask R-CNN。它是用Python編寫的，由Caffe2深度學習框架提供支持。

（16）asciinema

終端會話記錄器和asciinema.org的最佳搭檔。

（GitHub： 買粉絲s://github.買粉絲/asciinema/asciinema ）

（17）HTTPie

HTTPie 是一個開源的命令行的 HTTP 工具包，其目標是使與Web服務的CLI交互盡可能人性化。它提供

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