早在21世紀初，我在編寫關於網路和程式設計的書的時候，我就發現，網際網路是乙個很好的資源，但是它還不完善。 那時，部落格已開始流行。但是youtube還不是很普遍，同樣quora，twitter和播客使用者也很少。十年過後，我一直在潛心鑽研人工智慧和機器學習，局面發生了翻天覆地的變化。網際網路上現在有非常豐富的資源——當你要尋找選擇你想要的資源時，你很難抉擇你應該從**開始（和停止）！
為了幫助大家節省一些搜尋的精力，我瀏覽了網際網路的各個犄角旮旯並且找出了其中最好的資源，在這將它們打包整理了出來。目錄中所包含的資源鏈結全部免費。這有足夠多的免費內容可以讓你忙一段時間的。通過這些資源，大家可以對機器學習，深度學習，人工智慧建立乙個基本的認知。
大家如果認為有什麼優秀資源是我遺漏了，請告訴我！我十分期望它們也可加入這個資源清單。
許多十分知名的人工智慧研究者在網路上都有很強的影響力。下面我列舉了大約二十位知名學者，包括了他們個人**的鏈結、維基百科鏈結、twitter主頁、google scholar個人主頁和quora主頁。其中很多人在reddit或quora session上都做了ask-me-anything的回答。
有一些知名機構，致力於促進人工智慧領域的研究和發展。 下面列出的是一些同時有**/部落格和twitter帳戶的機構。
考慮到人工智慧和機器學習如此受歡迎，但我很驚訝地發現相關博主並沒有想象中那麼多。可能因為內容比較複雜，將有意義的內容整理在一起需要花費很大的精力。也可能因為有了很多像quora這樣的平台，給了那些想要回答問題卻沒有足夠的時間去做詳細論述的專家許多選擇。
下面我會介紹一些博主，這些博主一直在做人工智慧相關的原創內容，而不僅僅是一些新聞摘要或公司部落格——下面是按twitter關注數進行排序的。
下面介紹的是一些medium上在人工智慧領域的頂級**作者，是按照2023年medium的排行榜進行排序的。
機器學習
自然語言處理
數學quora已經成為學習人工智慧和機器學習的重要資源。許多頂尖研究人員會在quora上回答問題。下面我列出了一些與ai相關的主題，如果您想自定義您的quora 喜好，您可以訂閱這些主題。
reddit上的ai社群沒有quora那麼大，但它仍然有一些值得關注的優秀話題。reddit有助於跟進最新的新聞和研究進展，quora更便於進行問答交流。以下是按使用者數量進行排序的一些與ai相關的reddit話題。
人工智慧相關的播客數量在不斷的增加，有些播客關注最新的新聞，有些關注人工智慧教育。
不出所料，隨著人工智慧的普及，人工智慧相關的會議數量也在隨之增加。在這裡我列舉出一些主要的會議。如果你認為我遺漏了一些重要會議，請告訴我。
學術會議
專業會議瀏覽搜尋在網際網路上已發布的學術**
arxiv.org領域學術**
semantic scholar內搜尋
semantic scholar是由微軟聯合創始人保羅·艾倫創立的艾倫人工智慧研究所推出的學術搜尋引擎
另外乙個很好的資源是andrej karpathy維護的乙個用於搜尋**的專案
人工智慧機器學習
機器學習是從資料中自動分析獲得規律 模型 並利用規律對未知資料進行 資料處理 首先將所有資料放在一起，然後將其順序打亂。由於順序不是判斷酒水的依據，我們並不期望順序影響到模型學習到的內容。換言之，我們判斷一種酒是紅的還是啤的，並不需要知道前一種或是接下來有什麼酒出現。這時，可以著手繪出視覺化的資料分...
機器學習和人工智慧
機械人和人工智慧這個領域確實已進入了瓶頸階段，因為現在的存在的各種人工智慧和機器裝置，都是人工程式設計控制的，再精密的動作都是在按照人工方式模擬下進行的，因此已經進入誤區。試想下 我們生下來就被遺傳了1 1 2的計算功能嗎？一生下來就能有意識的抬起手臂嗎？而目前再簡單的人工智慧都可以完成，但這僅僅侷...
人工智慧與機器學習
現如今，人工智慧與機器學習受到了各行各業的廣泛關注，大眾對其態度不一。但是人工智慧與機器學習對不同的人來說其代表的東西並不相同。通常人工智慧與機器學習會引起人們的恐懼與不確定性，因此一些專家對這兩個術語相關的風險表示擔憂。事實上，人工智慧與機器學習已經成為了我們日常生活中不可分割的一部分，即使在有些...