Dla osób, które rozpoczynają zabawę ze

  • sztuczną inteligencją (AI)
  • uczeniem maszynowym (ML)
  • uczeniem głębokim (DP)
  • nauką Pythona (PY)
  • narzędziami deweloperskimi (DEV)

przygotowałem poniższą listę:

 

 

Uczenie maszynowe (ML)

Genialny wstęp przetłumaczony po polsku

 

Machine learning is fun

 

Klasyka z uniwersytetu Stanforda

http://cs229.stanford.edu/syllabus.html

 

https://machinelearningmastery.com/blog/

https://sebastianraschka.com/resources/dl-lectures.html

http://www.holehouse.org/mlclass/

https://courses.cs.washington.edu/courses/cse446/16sp/

https://www.tulsadatascience.org/lectures

Uczenie głębokie (DP)

https://cs230.stanford.edu/syllabus/

http://cs231n.github.io/

https://github.com/jeffheaton/t81_558_deep_learning

 

Home

http://course17.fast.ai/ (older version with Keras)

https://course.fast.ai/

Kilka filmów :

Pozostałe odcinki łatwo znaleźć na YouTube.

https://www.youtube.com/watch?v=v8QsRio8zUM

 

Programowanie m.in w Pythonie (PY)

https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-0001-introduction-to-computer-science-and-programming-in-python-fall-2016/lecture-slides-code/

https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-0002-introduction-to-computational-thinking-and-data-science-fall-2016/

 

Real Python

 

Darmowe kursy IBM

  1. Python for Data Science

Python for Data Science

2. Data analysis with Python

Data Analysis with Python

3. Data visualization with Python

Data Visualization with Python

4. Machine learning with Python

 

Machine Learning with Python

Computer Vision (CV)

http://www.connellybarnes.com/work/class/2017/intro_vision/index.html

Narzędzia (DEV)

 

Home

Visual Studio Code

PyCharm

 

Notatniki Jupytera

https://colab.research.google.com/

https://notebooks.azure.com/

 

CheatSheets

 

https://github.com/ml874/Data-Science-Cheatsheet/blob/master/data-science-cheatsheet.pdf

 

Gdzie warto spojrzeć od czasu do czasu

 

 

Blogi

 

http://colah.github.io/

Start Here with Machine Learning

https://www.pyimagesearch.com/category/deep-learning-2/

About Data (po polsku)

ondata.blog

Spis treści

Jak badać dane

https://mlfromscratch.com/

https://p.migdal.pl/

Blog

Książki dla tradycjonalistów:

 

1. https://ksiegarnia.pwn.pl/Uczenie-maszynowe-z-uzyciem-Scikit-Learn-i-TensorFlow,759382659,p.html

Tu proponuję przerobić część dotyczącą Scikit-Learn, Tensorflow pozostawić po zapoznaniu pakietu Keras. O tym jest kolejna pozycja

2. https://ksiegarnia.pwn.pl/Deep-Learning-Praca-z-jezykiem-Python-i-biblioteka-Keras,776157466,p.html