机器心脏排列
参与:张骞，鸡蛋酱
从2016年开始，机器之心每年都会盘点全年最佳教程。去年有朋友留言说，2019年上半年会“啃下”2018年的教程集。现在是2020年。不知道这位朋友有没有吃完。如果这面旗不倒，你为什么不再举一面呢？
与往年类似，今年的盘点分为几个板块:简介、优质教材和课程、语言、工具、GitHub项目和经验分享。无论你是人工智能的新手，还是工作多年的数据分析师、炼金术师或代码农民，这个系列都能帮助你。
如果你还没有享受过所有这些课程，你可以跳到文章末尾的链接，找到往年教程的合集。
入门指南
去年教育部公布了新增AI本科高校35所的名单，为想要学习AI的学生提供了更多的选择。对于刚刚进入人工智能领域的孟新这一部分，我们提供了一系列完整的学习路线和入门教程:
完整的AI学习路线，最详细的中英文资源
不用交学费就可以成为数据科学家。这里有免费的学习途径
机器学习之路:这是GitHub极力推崇的学习路径
机器学习入门，根据这个课程列表来学习吧
18个月自学AI，2年写3万字，过来教你如何掌握AI的这些基本概念
机器学习必须学习10种算法
机器学习基础:什么是相似性和距离度量
p值是多少？数据科学家用最简单的方式告诉你
发行版是你所需要的:有12种发行版是ML所不知道的
计算机视觉导论:基本概念、操作原理、应用案例详解
NLP技术路线详解:这是从数学到算法的艺术
强化学习入门难吗？这些信息会手把手教你
数据清理和预处理入门完整指南
不要只关注算法和模型，这里有一个产品级深度学习开发指南
没有人告诉你大规模部署AI的高效流程！
使用纯NumPy代码创建一个RNN和LSTM:这是最好的开始方式
为什么我的简历模型不起作用？没想到原因这么简单...
3天掌握，30天掌握！-深度学习的FPGA加速器设计
预训练语言模型图+必考论文列表，清华荣誉出品
学习GAN模型的定量评价，从掌握FID开始
生成模型导论:训练似然模型的技巧
如何开始使用CUDA并行计算？
图像配准的前世今生:从人工设计特征到深度学习
当然，在你得到AI之前，你必须先得到数学:
像乐高一样:从头开始解释神经网络的数学过程
刷脸的背后，卷积神经网络的数学原理原来是这样的
数学基础:面向cs的线性代数、拓扑学、微积分和最优化
人工智能中的线性代数:如何更好地理解和应用
新手上路:图形解释帮助你理解和使用正则表达式
数据科学入门数学指南
你能这样学数学吗？我会在高中通过这个网站
通俗易懂！《高中数学》理解梯度下降的数学原理
我在高中开始学习的正态分布原来如此重要
接下来是一些简短而全面的教程，“一篇文章阅读”的基本概念:
卷积有多少种？在一篇文章中阅读各种深奥的学问
从ReLU到GELU，总结了神经网络的激活函数
图形算法基础知识概述&图形分析
图论与图学习:图的基本概念
图论与图学习:图算法
最小生成树:ML开发者应该知道的五种图算法
阅读一篇文章:图形卷积在基于骨架的运动识别中的应用
超参数猎人3.0:教你学习自动特征工程
与文字相比，图形教程可以帮助您更直观、更快速地理解知识的本质:
图形神经机器翻译中的注意机制
为了说明人工智能，这群大学生做了一个有趣的互动项目
说明NumPy，这是一个了解最生动数组的教程
图文并茂的GPT 2:看完这个，就够了
图文并茂的GPT 2:看完这个，就够了
透过现象看本质，举例说明支持向量机
可“看”的张量运算:因子图的可视化
BERT模型超级酷，很难上手？请查看此BERT快速入门指南！
包学习包，这些动画和代码让你一次性读懂“自我关注”
教你用手把矩阵和概率画成图形
教你把矩阵画成张量网络图
可见高斯过程:这是一个直观的介绍性解释
优质教材和课程
如果你直接在购物网站和在线课程网站上搜索，你会发现与人工智能相关的书籍和资料有数万种，课程有数百种。在学习资料极其丰富的今天，选择高质量的教材和课程已经成为一个大问题。但不用担心，在《机器之心》编辑部和读者的共同努力下，今年的优质参考书和课程已经筛选出来:
阅读丰富心灵。
2019年，由周志华等多位老师联合撰写的《进化学习:理论与算法的进展》问世；李航老师的统计学习方法第二版推出；李牧老师的《动手学习深度学习》有TF 2.0和PyTorch版本；贝叶斯之父朱迪亚·珀尔的《为什么之书》也有中文版...要在这些高质量的教科书中获得新的趋势，关注机器的核心就足够了:
十四年NYU教学精华，第二版开卷《机器学习基础》可下载
李航的“统计学习方法”第二版推出，6年的努力增加了无监督学习
学会它！李航的《统计学习法》课件，由清华大学深圳研究院教授制作
深入研究实际条目，介绍李牧的新书
一个新的版本，李牧的“实践学习深度学习”TF2.0版本即将到来
PyTorch版《动手学习深度学习》开源，最美的DL书遇见最好的DL框架
打开下载！复旦大学邱锡鹏教授发布教材《神经网络与深度学习》
《机器学习基础与趋势》系列最新成员:140页《深度强化学习入门》发布
南达·周志华、杨宇、钱潮的最新力作:《进化学习:理论与算法的进步》正式上线
线性代数与数据学习:麻省理工学院教授吉尔伯特·斯特朗帮助你打下坚实的数学基础
沉浸式学习线性代数！这是一本完全交互式的线性代数书
一图胜千言。这本交互式在线教科书让你在几分钟内理解复杂的概念，由佐治亚理工学院制作
一场因果革命，朱迪亚·珀尔的最新代表作《为什么》以中文发行
为机器学习插上因果推理的翅膀:这是一本关于因果推理的系统开源书籍
这本500页的开卷完成概率图建模，由图灵奖得主朱迪亚·珀尔推荐
这是一本开源算法教科书，是20年的巅峰之作
从六个概念总结吴恩达新书:做好工程实践要这样走
从算法到高性能计算:最优秀编程书籍列表
如何和朱莉娅一起做统计？这是一本综合性的教科书
本文系统论述了刚刚出版的新书《跨语言文字嵌入》
站在巨人的肩膀上
除了以上经典教材，还有一些优质课程可以参考。这些课程来自国内外许多著名大学，如麻省理工学院、斯坦福大学、多伦多大学、哥伦比亚大学等。主讲人包括本吉奥、吴恩达、李宏毅等著名教师:
最强学习材料:中国多所重点大学的课程策略
中国科技大学计算机学院最全面的课程资源
做一个爱学习的孩子！收集2019年知名机器学习暑期学校大名单
上机器学习课程怕踩雷吗？有人帮你选了前5名的优质课
硬核暑假学习:伦敦帝国理工学院开放ML暑期课程视频
语文课！台大李宏毅机器学习公开课2019版开班
李宏毅机器学习完整笔记发布，AI界“最热视频博主”的中文课程笔记全部开源
麻省理工学院2019深度学习课程开始，第一堂课视频&PPT已经发布
14周无监督学习课程，由加州大学伯克利分校制作，包括课件和视频
吴恩达深度学习课程最新补充教程:互动演示帮助你轻松理解神经网络
Bengio和Sutton的深度学习&强化学习暑期学校又来了，2019年的视频已经发布
2019年推荐最佳计算机视觉课程
由多伦多大学制作:Coursera宣布了第一个自动驾驶特别课程
两年后，斯坦福NLP标准公开课CS224N将再次开启视频
学习时间！2019斯坦福CS224n和CMU NLP公开课视频开放
只知道CS224N？斯坦福最新的NLU公开课CS224U
社会科学的自然语言处理课程来了:斯坦福大学关于自然语言处理和社会网络应用的公开课
想快速学习数据可视化？这里有一个4小时的卡格尔微课
如何自学麻省理工学院的应用数学课程？这是给你的参考
温故而知新。
看完教程和课程很容易忘记，所以需要笔记来帮助。在过去的一年里，我们发现了以下优秀的笔记项目，可以作为学习的辅助材料。
80页的笔记阅读机器学习的基本概念、算法和模型，帮助新手少走弯路
百页课程笔记，从统计物理角度深度学习
周志华西瓜书详细公式推导，大鲸开源南瓜书项目
《机器学习系统设计指南》一天有几千颗星，这个NVIDIA姐姐的项目火了
语言
去年11月，房地产巨头潘石屹突然宣布开始学习Python，不少读者惊呼:其实不是广告？从这个长长的列表中，你大概可以理解Python有多受欢迎。毕竟，它也是最有助于保持头发浓密的语言之一。在本节中，我们列出了有用的信息，如官方文档、使用Python的技巧和实用工具包。
Python不好用吗？看看中国官方文件
Python从初学者到大师:一个月就够了！
微软出品，文科生也可以免费学习Python入门视频
编程之神的进阶之路:Python技巧
30个极简Python代码:这些小技巧你都有吗
学习Python，从list派生到zip函数，这五个技巧应该是大家都知道和理解的
迭代列表不需要For循环，这是Python列表派生最基本的概念
7种Python特殊技能，帮助您进行数据分析工作
Python 3.8即将到来，这是您需要注意的几个新特性
详细讲解Python 3.8的海象运算符:大大提高程序执行效率
Python初学者经常犯的五个错误，布尔类型实际上是整数类型的子类
你对Python的高级特性了解多少？让我们比较一下，看看
新手如何发布第一个Python项目开源包？这里有一个详细的指南
如何从C++变成Python:改变思维方式
告诉你如何以一种半启发性的方式学习Python开发
34个年度开源Python库，平均3，293颗星
这里有8个流行的Python可视化工具包，你喜欢哪一个？
在一篇文章中阅读Python decorator，这是一个可以装扮的装饰器
哪种Python IDE最适合你？这里列出了优点和缺点
人生苦短，我用PyCharm
Python新工具:用三行代码提取PDF表格数据
想成为一名高效的数据科学家？不，熊猫，我怎么能
DeBug Python代码依赖打印功能？每天换到这个2K+星工具
如何将Numpy加速700倍？使用CuPy
用Python登录主流网站，没有它我们无法抓取数据
Windows文件名不使用反斜杠？Python提示可以帮助您解决这个问题
如何在Windows上开发Python？微软有一个官方教程
Python开发在Win上做吗？当然是用官方的MS终端和VS码
40行Python代码实现卷积特征可视化
Heartrate:实时、动态、可视化地监控Python程序的运行，就像追逐心跳一样
四种高性能数据类型，Python集合帮助您优化代码和简化任务
PySpark源代码分析教你使用Python调用高效的Scala接口，处理大规模数据分析
工具和技术
古人说:“一个工人要想把活干好，必须先把工具磨快。”。使用工具的质量和技巧与我们的学习效果密切相关。要列出AI学习中使用的重要工具，我们应该从深度学习框架开始。
深度学习框架
2019年，ML框架之战只剩下两个强大的玩家:PyTorch和TensorFlow。研究人员大量涌向PyTorch，而TensorFlow仍是行业首选。因此，本部分重点筛选出这两个框架的相关教程。
TensorFlow和PyTorch之争，哪个框架最适合深度学习
PyTorch称霸学界，TensorFlow坚守行业，ML框架之争何去何从？
一行代码切换TensorFlow和PyTorch，模型训练也可以使用两个框架
Texar-PyTorch:在PyTorch中集成TensorFlow的最佳特性
1.张量流
英语教程太难啃了？这是TensorFlow2.0的中文教程
TensorFlow 2.0中文开源图书项目:日赞700，登上GitHub热榜
请快速粘贴和复制，这是一个很好的张量流代码集
你真的能正确调试TensorFlow代码吗？
Tensorflow Lite人体姿态跟踪功能上线:基于PosNet的实时人体姿态估计
如何在TensorFlow 2.0中构建强化学习代理
TensorFlow 2.0中tf.keras和keras有什么区别？为什么以后一定要用tf.keras？
2.PyTorch
总结一句话，核心开发者全面解读PyTorch的内在机制
60分钟上手PyTorch，官方教程教你训练第一个深度学习模式
最喜欢的收藏:PyTorch常用代码段整理收藏
乐村强烈推荐PyTorch官方权威教程书来了，出乎意料的通俗易懂
PyTorch的进阶之路:张量与梯度
PyTorch的进阶之路:如何实现线性回归
PyTorch进阶之路:利用逻辑回归实现图像分类
PyTorch进阶之路:在GPU上训练深度神经网络
PyTorch最佳实践，如何才能写出漂亮的代码
分布式介绍，如何用PyTorch实现多GPU分布式训练
五天的深入学习，这里有一门PyTorch实践课程
三四行代码创建了元学习的核心，L2L的PyTorch元学习库现在是开源的
超级原版快110倍，是PyTorch的CPU到GPU张量迁移工具的开源
基于PyTorch的“Keras”:除核心逻辑外的所有包
基于PyTorch的CV模型框架，北京大学学生产生了TorchCV
其他工具
1.神奇的编辑
Vim，世界上最好的编辑器:如何实时完成1700多页的数学笔记
最好的文本和公式编辑器，这套数学笔记工件是给你的
Mathpix，一个免费的数学神器，发布了一个移动版本来一起写一个更快的公式
公式免费转LaTex代码，截图和转换一气呵成，一个月1000次免费
写LaTeX代码要看结果？这个编辑器允许你“所见即所得”
告别Excel，上帝编辑器统一了表格和Python
2.代码完成武器
北京大学生产的DL时代的代码完成武器，已经远远超过了语言模型
你是一个成熟的AI，应该学会自己完成Python代码
AI加持，Kite增加智能补码功能:运算减半，实时完成
3.饭桶
如何优雅地向别人介绍高端大气的Git
您可能不太会使用的10个Git命令
你怎么能走在潮流的最前沿，而不是Git那些奇怪的技能
按照Git的说法，程序员的作息是经过计算的:同样是熬夜，他为什么发那么多？
4.笔记本
是时候联合Jupyter和PyCharm了。Jupytext是你需要的
唯一意想不到的是，“99”扩展Jupyter功能的好方法
Jupyter笔记本界面能这么酷吗？有人在笔记本上玩了一个新把戏
为了增强Jupyter笔记本的功能，这里有四个技巧
网飞开源Polynote:反对Jupyter，笔记本运行多种语言
5.其他人
命令行遗忘？这个开源备忘录工具一次解决你所有的麻烦
50个常用matplotlib可视化，再也不用担心模型在背后跑了。
新型号是光头？Gobbli统一模型库帮助您快速入门文本分类、内置BERT、fastText等
集成图网络模型实现和基准测试，清华引入图表示学习工具包
强化学习、联邦学习、图形神经网络、飞桨新工具组件的详细说明
改变形状和背景颜色，自定义样式，颜色流，这个字云工具可以做到
技能
以下是一些帮助你解决一些“秃头”问题的小技巧:
模型第二个变化API只需要一行代码，并且支持像TensorFlow这样的框架
转换3D模型只需要5行代码，NVIDIA推出了3D深度学习工具高岭土
如何让电脑工作环境更方便？几个简单的命令就可以了
GitHub最火了！代码代码必须知道所有的法律法规
数据科学家容易犯的十大编码错误，你被录用了吗？
使用值计数函数的五种有效方法可以一键提高数据挖掘的姿态水平
当数据处理遇到困难时，不要惊慌。五个优雅的Numpy功能可以帮助你摆脱困境
内存不够，钱包鼓不起来怎么办？帮助你摆脱记忆使用困境的三个技巧
26秒单GPU训练CIFAR10，杰夫·迪恩还称赞了深度学习优化技巧
还在为数据清理疯狂吗？这里有一个简单实用的清洁代码集
GitHub年度精选
作为全球最大的同性恋交友网站，GitHub几乎可以找到你想要的一切。“我在GitHub上北大，他在Pornhub考研。”这句话不仅仅是说说而已:
这是专门为程序员写的英语学习指南
Github的近5万门备受好评的计算机专业课程，是从小白到牛大的学习之路
GitHub上Star量最高的五个机器学习项目
GitHub的小秘密…让你的工作更有效率
同时，GitHub上还有很多神奇的项目，让我们流连忘返，唱歌、跳跃、说唱、篮球，应有尽有:
我对CPU一无所知，所以我用代码模拟了一个
你可以通过框住视频来隐藏它。这是现实中的隐身衣吗？
在浏览器中训练剪刀石头布探测器，你的小电脑也可以
漫画中国化群体福音:深度学习工具一键挖掘
你跳房子舞的方式很专业:不，这是AI合成的结果
教AI用自己的风格说话，语言生成模型可以这样学习
破解神经网络和攻击GPU，AI黑客教程已经来了，并被列在GitHub热门名单上
妻子问:“我今天该穿什么？”让AI帮你找出答案
Github中文项目列表，你永远想不到开发者用它做了什么
只需点击三次，让中国GPT 2为您生成定制的故事
在春运高峰决战之巅，我们用这个项目抢火车票
真正的工程师:我花20块钱做了一张“名片”，可以运行Linux和Python
3D模型学会了“唱、跳、说唱、篮球”，GitHub网友也沉迷于“鸡太美了。”
用Python和Mask R-CNN自动找车位，有什么神操作？
一种基于霍夫变换和SCNN码的车道跟踪器
惊天人，NumPy手写了所有主流机器学习模型，代码超过3万行
让大卫雕塑跳舞，蒙娜丽莎发言。NVIDIA视频合成有这么多“骚操作”
尺寸只有1MB，超轻通用人脸检测模型登上GitHub趋势榜
让二代姐姐动起来，用一张图片生成一个动态虚拟主播
一个可靠的数据集使得模型训练工作事半功倍。今年，我们分享了这些高质量的GitHub数据集:
情人节:认真推荐这套158万张图片的黄色数据集给单身狗
DeepFashion2数据集:87.3万对买家秀-卖家秀图片+海量标注
神经网络也可以解决数学问题，DeepMind发布了数千个数学问题海洋数据集
280万分区掩码，Google Open Images数据集再次更新
找不到合适的数据？有281个计算机视觉数据集供您选择
为了打击换脸技术的滥用，谷歌发布了一个针对deepfake的大型数据集
图神经网络的ImageNet？开源数百万OGB基准测试数据集，如斯坦福大学
20个安全可靠的免费数据源，您可以选择各种领域的任何数据
开幕当天，吴恩达、谷歌和脸书开放了数据集
经验分享，“深刻而优秀的写作”
最后，我们总结了一系列经验分享，涵盖博士学习、面试、职场经验等诸多方面。当你低头看路的时候，也应该抬头看远方。
关于读博
截稿血泪史博士生，这是一本来自大自然的避坑指南
抓住发际线:南达·蒋艳艳谈读博
成为数据科学家需要什么样的教育？
读一段时间博很酷，但是不听这些建议永远都很酷…
毕业论文不能开始？一篇文章会帮你理清思路
科学“劝退写作”:读博士压力很大，该退学了
我受不了读博士。拿到硕士学位加入这个行业怎么样？我看过人们怎么说
准备春季招数
你准备好春季把戏了吗？参加HKUST小弟的面试问题和复习资料，祝你寒假无忧
春招近了，请接受本次GitHub万兴ML算法采访
春招很短，我准备了100道Python面试题
在技术面试中，当面试官“套路”你的时候，他怎么能“反套路”？
工资如何翻倍？请查看大工厂提供的获取软ML上帝自我报告
2019年高考编程卷:谷歌面试编程题及解题技巧
准备程序员面试？你需要知道这14种编程面试模式
准备秋季招聘:国内大厂商技术面试指南，GitHub 6,000星
实现了上百道Python面试题，Python编程依赖于此
职业回顾与行业展望
陈天琦:深度学习编译技术的现状与未来
数据科学岗位将在未来5年内重新洗牌。你准备好转型了吗？
微软沈向洋的自我报告:在实现职业目标的道路上，我学到了七条经验
在12家科技创业公司工作后，以下是我的8条经验
这是一篇关于如何成为AI算法工程师的长文
谷歌高级研究员Nature发布消息:避开机器学习的三个“坑”
香农科技李继伟:进入NLP领域的一些小建议
我从高级软件工程师那里学到了避坑
机器学习和数据科学初学者的五条学习建议
聚光灯下的独立研究，从读博就业到一举成名，这位小哥哥的经验分享火了
码农的自我修养
对资深码农的反思:初出茅庐时不懂的七件事
谷歌软件工程师分享编程经验:有效的流程至关重要
你已经是一个成熟的代码农民，所以你应该有这些思维习惯
经验:如何写代码干净整洁
作为程序员如何包装自己？这是“安装x的指南”
16岁成为全栈开发者:我从开发游戏到编写加密货币投资机器人的心路历程
脱发秃顶难防？这是一个针对代码农民的解压指南
参赛和参与体验贴纸
年轻人的第一枚金牌:我是如何成为卡格尔全网第一的
半年五战五金:卡格尔历史上最快的一代宗师是如何创造的
7年获得15枚金牌，世界最高:卡格尔大师分享比赛经验
想在卡格尔脱颖而出吗？让我们听听这位大师有什么要说的。
卡格尔在第一场战斗中获得了第三名，看看深度学习新秀队是如何一鸣惊人的
想快速学习数据可视化？这里有一个4小时的卡格尔微课
只有10分钟:开启你的机器学习之路
除了Kaggle，这里还有一些高质量的数据科学竞赛平台
如何在9000多人的神经科场馆优雅地展示海报
成千上万的人将会遇到干货，ICML和CVPR2019演讲视频资源都在这里
往年教程清单
2018:新年礼包:机器之心2018高分教程合集
2017:灵魂追问|教程这么多，看完了吗？
2016年:人工智能从入门到进阶，整套高分技术文章在机器心中
过去几年的干货都在这里。旗帜应该竖起来吗？
欢迎明年想去长城的朋友留言。
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