1. Corsi e tutorial online:
* Coursera ed EDX: Offri numerosi corsi su ANN, che vanno dai livelli introduttivi a quelli avanzati, spesso da prestigiose università. Cerca corsi su apprendimento automatico, apprendimento profondo e reti neurali. Molti offrono opzioni di audit gratuite.
* udacity: Simile a Coursera ed EDX, Udacity fornisce percorsi di apprendimento strutturati su AI e Deep Learning, spesso con progetti pratici.
* Fast.ai: Offre corsi pratici e accessibili incentrati su applicazioni di apprendimento profondo. Il loro obiettivo è meno sulla matematica teorica e più sull'implementazione pratica.
* YouTube: Molti eccellenti canali offrono tutorial e spiegazioni su vari aspetti degli ANN. Cerca canali incentrati sull'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo e l'intelligenza artificiale. Essere consapevole della qualità e dell'accuratezza delle informazioni; Controlla la credibilità del caricatore.
* Khan Academy: Sebbene non sia dedicato a ANN, Khan Academy offre materiali introduttivi su concetti correlati in grado di costruire una base.
2. Libri:
* "Deep Learning" di Goodfellow, Bengio e Courville: Questo è considerato il libro di testo definitivo sull'apprendimento profondo, che copre una vasta gamma di argomenti in profondità. È matematicamente rigoroso.
* "Riconoscimento di pattern e apprendimento automatico" di Christopher Bishop: Un classico libro di testo che copre approcci probabilistici all'apprendimento automatico, comprese le reti neurali.
* "Neural Networks and Deep Learning" di Michael Nielsen: Un libro online disponibile liberamente che fornisce una buona introduzione al campo. Bilancia la teoria ed esempi pratici.
* Sono disponibili molti altri libri che coprono aspetti specifici di ANN, come reti neurali convoluzionali (CNN) o reti neurali ricorrenti (RNN). Cerca Amazon o il tuo rivenditore di libri preferito per "reti neurali artificiali", "Deep Learning" o "Neural Networks".
3. Documenti e articoli di ricerca:
* arxiv: Un server preprint che ospita molti documenti di ricerca sull'apprendimento automatico e le ANN. Puoi trovare ricerche all'avanguardia qui, spesso prima che venga pubblicata su riviste.
* IEEE XPLore &ACM Digital Library: Queste sono librerie digitali contenenti molte pubblicazioni peer-reviewed su ANN e campi correlati. L'accesso può richiedere abbonamenti.
* Google Scholar: Un potente motore di ricerca specifico per la letteratura accademica.
4. Documentazione e blog online:
* Tensorflow e Pytorch Documentazione: Questi sono i siti Web di documentazione per due famosi framework di apprendimento profondo. Includono tutorial ed esempi, spesso con codice.
* blog e articoli di ricercatori e professionisti dell'IA: Molte persone e organizzazioni pubblicano post e articoli sul blog che spiegano concetti e progressi negli ANN. Cerca argomenti pertinenti su Google o Medium.
La scelta della risorsa giusta dipende dal tuo stile di base e dallo stile di apprendimento:
* Principianti: Inizia con i corsi online (Coursera, Udacity, Fast.ai), tutorial su YouTube o il libro online di Michael Nielsen.
* Studenti intermedi: Esplora corsi più avanzati e approfondisci il libro di testo "Deep Learning".
* Studenti avanzati: Concentrati su documenti di ricerca e libri specializzati su architetture specifiche Ann.
Ricorda di iniziare con le basi e aumentare gradualmente la complessità mentre costruisci la tua comprensione. Buona fortuna!
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