AI学习网站推荐

一、机器学习

在学习机器学习领域的时候，有几个网站是非常推荐的。首先是林轩田和李宏毅的机器学习南瓜书，它对西瓜书的公式推导有着非常清晰的解释，让人容易理解。这本书的在线版本可以在这里找到。另外一个不可忽视的资源是scikit-learn网站，它是一个非常全面而且易于使用的机器学习库，可以在这里找到。如果你想深入了解更多的机器学习内容，可以参考吴恩达和李航的机器学习课程和代码实现，以及其他数据科学资源，它们都可以在这个GitHub仓库里找到。此外，还有一个非常普适的论坛网站，里面包含了各个方向的讨论，可以在这里找到。另外，如果你需要更多的机器学习和深度学习资料，可以参考这个网站和这个GitHub仓库。

二、深度学习

当涉及到深度学习时，吴恩达的课程是非常值得推荐的。你可以在Coursera上找到他的课程，也可以在bilibili上找到他的课程笔记。此外，《动手学深度学习》是一本非常经典的深度学习教材，有很多高star的开源项目和搜索功能。另外还有一些涵盖不同方向的资源，比如ModelZoo和这个网站，以及这篇知乎文章。如果你对深度学习感兴趣，这些资源肯定会对你有所帮助。

三、论文相关

如果你对论文感兴趣，我推荐你去这个网站，上面有很多顶会的accepted papers可以参考。通常你只需要搜索“顶会名字+年份+accepted paper”，就可以找到你想要的论文。以KDD 2019为例，你可以在这个网站找到。

四、NLP领域

对于自然语言处理（NLP）领域的学习，我推荐你参考CS224N课程，你可以在bilibili 上找到相关视频。此外，还有一些关于情感分词和NLP数据集等内容的博客文章和资源，你可以在这个博客和这个知乎专栏找到。另外，如果你想了解更多的NLP总结性文章，可以参考这篇知乎文章和这篇知乎文章。如果你对ABSA bert的代码感兴趣，可以参考这个GitHub仓库。此外，还有一些预训练的NLP数据集，你可以在这个GitHub仓库和这个GitHub仓库找到。对于NLP学习来说，NLP民工的乐园是一个非常全面的中文NLP资源库，你可以在那里找到你需要的内容。

五、视觉（CV相关）

在计算机视觉（CV）领域，CVPR论文是非常重要的参考资料，你可以在这个网站上找到。另外，你还可以在paperswithcode上找到最新的CV论文和相关代码。如果你对李飞飞的计算机视觉课程CS231n感兴趣，可以在这里找到相关的视频和图像、视频数据集。此外，OpenCV-python是一个非常有用的计算机视觉库，你可以在这里找到它的文档。如果你想了解更多关于CV的内容，可以参考这篇知乎文章。