更新时间：2025-05-16 05:30作者：佚名
AI学*网站提供了大量资源，包括在线课程，教程，研究论文和社区讨论，以帮助用户了解人工智能和机器学*。以下是一些流行的AI学*网站：1。** Coursera **：从世界顶级大学和公司（例如斯坦福大学和Google的专业课程）提供AI和机器学*课程。 https://ww.coursera.org/2。 ** EDX **：提供来自哈佛大学和麻省理工学院等知名大学的AI相关课程。 https://www.edx.org/3。 ** UDACICY **：以其“纳米模型”计划而闻名，它提供了机器学*工程师和深度学*工程师等课程。 https://www.udacity.com/4。 ** Kaggle **：一个数据科学和机器学*社区，提供竞争，数据集和学*资源。 https://www.kaggle.com/5。 ** fast.ai **：提供实用的深度学*课程，专注于实际应用和项目。 https://www.fast.ai/
6。** MIT OpenCourseware **：MIT的开放课程资源，包括免费的AI课程。 https://ocw.mit.edu/7。 ** Google AI教育**：Google提供了AI教育资源，包括机器学*和深度学*课程的崩溃课程。 https://ai.google/education/8。 **斯坦福大学在线**：斯坦福大学的在线课程涵盖了人工智能，机器学*，数据挖掘等主题。3https://Online.stanford.edu/9。 ** Datacamp **：提供数据科学和机器学*方面的交互式课程，重点关注编程和数据分析技能。 https://www.datacamp.com/10。 ** CodeCademy **：提供编程语言和数据科学的交互式课程，包括对AI和机器学*的介绍。 https://www.codecademy.com/
11。** AI HUB **：一个提供教程，工具和行业新闻的AI资源聚合平台。 https://aihub.cloud/12。 **拥抱面孔**：一个专注于自然语言处理的社区，提供教程和资源，尤其是有关变压器模型的社区。 https://HuggingFace.co/13。 **机器学*精通**：Jason Brownlee博士维护的博客提供了机器学*教程和书籍。 https://-Machinelearningmastery.com/14。 **深度学*：由安德鲁·NG（Andrew Ng）教授发起的专业深度学*网站，为深度学*提供了特殊的课程。 https://www.deeplearning.ai/15。 ** Arxiv **：提供最新的AI研究论文的存储库，其中涵盖了广泛的主题。 https://arxiv.org/
