专知公众号VIP内容荟萃

2020

1月(持续更新)

• 清华大学朱文武老师最新「图表示深度学习」的5种方法综述论文，51页pdf
• 【书籍推荐】简洁的Python编程（Clean Python），附274页pdf
• 一网打尽！深度学习100+经典模型TensorFlow与Pytorch代码实现大集合
• 科技部发布「科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目」2020年度第一批项目申报指南征求意见
• 55页图深度学习导论《A Gentle Introduction to Deep Learning for Graphs》
• 阿里巴巴达摩院发布「2020十大科技趋势」
• 2019->2020必看的十篇「深度学习领域综述」论文
• 【深度图相似学习综述】Deep Graph Similarity Learning: A Survey

2019

12月

• 国防科技大学发布最新「3D点云深度学习」综述论文，带你全面了解最新点云学习方法
• 【新书】Python中的经典计算机科学问题，224页PDF
• 《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)PyTorch实现
• 【NeurIPS2019论文PPT】多模态模型无关的元学习 MMAML
• 【新书】傻瓜式入门深度学习，371页pdf，Deep Learning For Dummies
• 【经典重顾】如何学会读论文？三轮阅读法，滑铁卢大学S. Keshav
• 要学习TensorFlow2.0？看这本新书《使用TF2.0-Python实现深度学习模型》177页pdf新书+实例代码
• 量子信息技术发展与应用研究报告（2019年）,57页pdf
• 报告 | 2020中国5G经济报告,100页pdf
• 【实战电子书+代码】自然语言处理实战，545页pdf，使用Python理解、分析和生成文本
• 集大成者！可解释人工智能(XAI)研究最新进展万字综述论文: 概念体系机遇和挑战—构建负责任的人工智能
• 通俗易懂！《图机器学习导论》附69页PPT
• 【干货】用BRET进行多标签文本分类（附代码）
• 最新《分布式机器学习》论文综述最新DML进展，33页pdf
• 新书《给数据科学家的Python技能秘籍》，87页pdf，简单上手实用！
• 完整版！《GAN实战：生成对抗网络深度学习》在线书与代码，牛津大学Jakub著作 (附下载)
• 【大佬约架】Yoshua Bengio与Gary Marcus之圣诞AI论战「 AI 之道」，附视频地址与slides下载
• 近期必读的6篇 NeurIPS 2019 的零样本学习(Zero-Shot Learning)论文
• 【NeurIPS2019报告推荐】公平与表示学习—UIUC Sanmi Koyejo教授
• 百度研究院|2020年10大人工智能科技趋势
• 【图灵奖Yoshua Bengio ICLR 2020第一作者论文】通过元学习发掘因果机制
• 一份552页《大规模数据系统：Large-scale Data Systems》硬核课程PPT
• 【德勤】中国人工智能产业白皮书，68页pdf
• 【ML热点】贝叶斯学习与深度学习如何结合？看这份《贝叶斯深度学习: DL-Bayesian原理 》NeurIPS2019硬核教程
• 【表示学习(Representation Learning)】8篇 NeurIPS 2019论文选读
• 【Science最新论文】XAI—可解释人工智能简述，机遇与挑战
• 【NeurIPS 2019】vGraph：联合节点检测与节点表示生成模型
• 【斯坦福大学CS229】面向机器学习的线性代数和微积分要点速览(中文版)CS 229
• 【Google Jeff Dean独自署名论文】深度学习革命及其对计算机架构和芯片设计的影响，讲述AI芯片发展历程与未来
• 自动驾驶汽车的计算机视觉全面综述论文：问题、数据集和现状，附283页PDF下载
• 【电子书+代码】Sklearn,Keras与Tensorflow机器学习实用指南(第二版)
• 不得不看！NeurIPS 2019三个关键研究热点趋势：贝叶斯、GNN、凸优化
• 【何恺明新论文】PointRend:将图像分割视作渲染问题，性能显著提升！
• 【开放书】《自动化机器学习：方法，系统与挑战》，附223页pdf下载
• 一份简明《深度强化学习初学者指南》实用的教程
• 纽约大学AI Now研究所发布《AI Now 2019 年度人工智能报告》, 100页pdf
• 【斯坦福大牛Chelsea Finn新课】CS330：深度多任务和元学习，附课程PPT下载
• 【斯坦福大学Chelsea Finn-NeurIPS 2019】贝叶斯元学习
• 【NeurlPS2019教程】微软首席研究员Katja Hofmann - 强化学习：过去、现在和未来展望，附97页ppt
• 签证搞不定，没空去开会？David这份《NeurIPS 2019顶会笔记》70页pdf硬核笔记看下就好
• 【重磅】联邦学习FL进展与开放问题万字综述论文，58位学者25家机构联合出品，105页pdf438篇文献
• 【新开放书】医学影像原理与应用，Medical Imaging Principles and Applications
• 【斯坦福大学课程】信息检索与网络搜索《CS 276: Information Retrieval and Web Search》
• 《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》配套代码及数据集电子书资源
• 腾讯信息流内容理解技术实践
• 【阿里技术干货】知识结构化在阿里小蜜中的应用
• 【阿里技术论文】AliMe KBQA:阿里小蜜中的结构化知识问答
• 谷歌可解释人工智能白皮书，27页pdf，Google AI Explainability Whitepaper
• Uber AI NeurIPS 2019《元学习meta-learning》教程，附92页PPT下载
• 【重磅】斯坦福《2019人工智能指数报告》出炉，291页pdf了解AI态势进展
• 【NeurIPS2019教程】深度神经网络的高效处理:从算法到硬件架构，140页ppt
• 【Yoshua Bengio特邀报告NeurIPS2019】深度学习系统从1代到2代，36页ppt概述DL进展与未来
• 【课程推荐】普林斯顿陈丹琦COS 484: 自然语言处理课程
• 国家工信安全中心发布《人工智能中国专利技术分析报告》，74页pdf，百度AI专利榜首
• 【斯坦福大牛Jure Leskovec新课】CS224W：图机器学习，附课程PPT下载
• 【IEEE Fellow何晓东&邓力】多模态智能论文综述：表示学习，信息融合与应用，259篇文献带你了解AI热点技术
• 清华大学、中国人工智能学会联合发布《2019人工智能发展报告》，391页pdf详述进展
• 知识图谱简史：从1950到2019
• 【ISWC2019教程】 可扩展可持续知识图谱构建，251页ppt
• 金融时序预测中的深度学习方法综述: 从2005到2019，附63页pdf下载
• 谷歌机器学习速成课程中文版pdf
• Google AI科学家Jacob《自然语言处理导论》最新经典教材，587页pdf
• 中科院信工所发布《深度学习系统的隐私与安全》综述论文，187篇文献总结
• 【新书】IML能与不能：可解释机器学习方法的局限（253页pdf书籍下载）
• 【干货】监督学习知识手册大全|维基百科书，附103页pdf下载
• 【XAI研讨会】知识图谱中的可解释可验证表示学习，62页ppt
• 【UMD开放经典书】机器学习课程简明书，19章227页pdf，带你学习ML
• 【新书】贝叶斯网络进展与新应用，附全书下载

11月

• 【Pytorch官方新书】PyTorch 深度学习, 141页pdf, 必备宝典, 通俗易懂
• 开源新书《时间序列分析，数据/方法/应用》，6章110页pdf带你了解最新进展，附下载
• 【EMNLP2019教程】端到端学习对话人工智能，附237页PPT下载
• 统计学习要素（The Elements of Statistical Learning）的中文翻译、代码实现及其习题解答，附下载
• 【Github热榜】龙龙老师《TensorFlow深度学习》新书，400页pdf
• 【斯坦福&Google】面向机器人的机器学习，63页ppt
• DeepMind Nando（原牛津大学教授）强化学习最新进展，含图文、公式和代码，附102页PPT下载
• 【加州理工】什么是模仿学习(Imitation Learning（模仿学习), 这62页ppt带你了解进展，附下载
• 中科院发布最新迁移学习综述论文，带你全面了解40种迁移学习方法
• 资源 | 李航老师《统计学习方法》(第2版）课件分享，附下载
• 【南洋理工大学】注意力神经网络，Attention Neural Networks，78页ppt
• 用GANs来自动生成音乐【代码+PPT】
• 【前沿】预训练语言模型的研究与应用，华为诺亚方舟实验室语音语义首席科学家刘群，附报告下载
• 【干货】谷歌Joshua Gordon 《TensorFlow 2.0讲解》附63页PPT下载
• ICCV 2019教程《面向计算机视觉的可解释机器学习》，附280页PPT下载
• 【微软Alekh等开放新书】强化学习理论与算法，83页pdf，了解最新进展
• 【哈工大车万翔教授】自然语言处理NLPer的核心竞争力是什么？19页ppt
• 【图灵奖得主Yann Lecun最新演讲】基于能量的自监督学习，68页ppt，了解后深度学习发展趋势
• 【综述】迁移自适应学习十年进展
• 【牛津大学|DeepMind】论深度学习中的统计思维，附49页ppt
• 深度学习实战派人士的经验总结，我这些年学到的12个教训，61ppt血泪史
• 【南洋理工Xavier】深度强化学习，课件与代码，109页PPT
• 《深度学习，统计学习，数学基础》人工智能算法工程师手册-程序员写的AI书，50 章一网打尽
• 斯坦福开放新书《应用线性代数导论：向量、矩阵和最小二乘法》473页pdf，带你入门线代
• 清华大学唐杰老师：用于理解、推理和决策的认知图计算

10月

• 模型不work怎么办？141页PPT告诉你怎么改模型
• 【HEC-Montreal唐建博士】图神经网络推理，附27页ppt
• 经典书《机器学习：概率视角》第二版Python代码，附1098页pdf下载
• 【报告分享】图神经网络在自然语言处理领域的前沿应用
• 【伯克利PNAS最新论文】可解释机器学习的定义、方法和应用
• 《 百度大脑AI技术成果白皮书》，介绍百度大脑5.0，附48页PDF下载
• 【综述】关键词生成，附10页pdf论文下载
• 【伯克利Pieter Abbeel教授报告】元学习与深度强化学习的机器人应用，84页ppt
• 【资源】知识图谱本体构建论文合集
• 面向机器学习和数据分析的特征工程，附新书419页pdf
• 【ICIP2019教程-NVIDIA】图像到图像转换，附7份PPT下载
• 【综述】视频摘要最新综述文章，附45页综述全文下载