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AI 算法工程师手册

作者华校专，曾任阿里巴巴资深算法工程师、智易科技首席算法研究员，现任腾讯高级研究员，《Python 大战机器学习》的作者。
包括数学基础、统计学习、深度学习、相关工具等章节

传送门 | #AI #算法 #手册

一份颇为全面的 #AI 学习资源：The Machine & Deep Learning Compendium（机器学习与深度学习纲要），由国外一位开发者 Ori Cohen 所整理。

覆盖了数据科学、概率与统计、博弈论与信息论、数据结构与算法、深度神经网络、全栈工程师等多个领域的学习资料与开发者工具

微软在 GitHub 开源了一个技术教程：《人工智能系统》，主要讲解支持 #人工智能 的计算机系统设计。课程分为三大模块：

模块一：AI基础知识与 #AI 系统的全栈概述，深度学习系统的系统性设计和方法学；
模块二：将介绍前沿系统和AI交叉的研究领域；
模块三：配套的实验课程，包括最主流的框架、平台和工具，以及一系列的实验项目。

课程设立的主要目的，是为了帮助本科生与研究生，更好的学习深度学习完整生命周期下的系统设计，寻找和定义有意义的研究问题。进一步提高解决实际问题的能力，而不仅仅是了解工具使用。

一个 #AI #量化交易 平台：Qlib，旨在寻求与挖掘 AI 技术在量化投资领域中的价值。

里面包含数据处理、模型训练、回溯测试的完整 ML 管道，并且覆盖了量化投资的整个链条：Alpha 探索、风险建模、投资组合优化和交易执行等功能

#AI 学习资料库：AI_Tutorial，整理了人工智能、机器学习、深度学习、搜索系统、推荐系统、广告系统等领域的学习资料

AI-Expert-Roadmap，GitHub 上一份开源的 #AI 技术进阶路线图，由德国一家软件公司 AMAI GmbH 发起，里面包含了 AI 技术领域的相关知识点，每个知识点均附有详细文档。其主要目的在于帮助开发者更好的学习与掌握数据科学家、机器学习或者人工智能专家的必备知识