互联网人工智能资源2019综合指南

"Artificial Intelligence Resources 2019 on the Internet 是一份综合性的AI资源列表，涵盖了互联网上的各种人工智能资源和网站。这份资源清单来源于Marcus P. Zillman的Subject Tracer™信息博客——'Artificial Intelligence Resources'，并且会通过Subject Tracer™持续更新。" 这篇文章是一个关于人工智能领域的精华资料汇总，主要目的是帮助用户探索互联网上最新的人工智能资源和网站。由Marcus P. Zillman编撰，他是Virtual Private Library的执行主任，他在AIResources.info网站上提供了一个不断更新的资源列表。这个列表包括了各种途径，使用户能够找到最新的AI技术和研究站点。 文章可能涵盖了多个关键领域，如机器学习、自然语言处理、深度学习、计算机视觉、智能体、强化学习、神经网络、数据挖掘、人工智能伦理和社会影响等。这些主题通常与开发智能系统、算法优化、模式识别、预测分析以及自动化决策等相关。 此外，该资源也可能包含在线课程、学术期刊、会议论文、开源代码库、工具和框架，比如TensorFlow、PyTorch、Keras等。用户可以利用这些资源进行自我学习，了解AI的最新动态，或者作为研究和项目开发的参考。 值得注意的是，由于文章创建于2018年9月1日，它可能包含了截至2019年的信息。尽管某些链接或资源可能已经过时，但它们代表了当时AI领域的发展状况，对于理解AI的历史演变仍具有一定的价值。 为了保持信息的时效性，读者应定期访问http://www.AIResources.info/以获取最新的更新。这个网站可能是跟踪AI领域最新进展，发现新工具和技术的重要来源。 "Artificial Intelligence Resources on the Internet 2019"是理解和探索人工智能领域的一个宝贵资料库，它提供了一条通向最新AI研究和应用的路径，对于学者、研究人员、开发者以及对AI感兴趣的人来说，都是一份极具价值的参考资料。