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中国最顶尖的人工智能学府 德国大学人工智能中心

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中国最顶尖的人工智能学府是哪里,中国最顶尖的人工智能学府排名,人工智能名校,人工智能排名第一的大学

AI：人工智能领域有影响力的开源社区/科技巨头研究机构/全球顶尖学府实验室的简介、课程学习(正确姿势薅羊毛)之详细攻略

持续更新中……

? ? ? ?麻省理工学院(MIT)计算机科学研究始于上世纪30年代，人工智能研究始于1959年达特茅斯会议之后。2003年，二者合并为麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory，CSAIL）。 ? ? ? ?CSAIL是麻省理工学院最大的实验室，也是世界著名的计算科学和人工智能实验室，研究领域广泛。拥有60多个研究团体、超过900名研究者，CSAIL进行着上百个不同的研究项目，每年研究经费高达6500万美元。研究涉及七大领域：人工智能、计算生物学、图形和视觉、语言和学习、计算理论、机器人、系统（包括计算机体系结构、数据库、分布式系统、网络和网络系统、操作系统、编程方法和软件功能等）。

官网：/

? ? ? ?伯克利人工智能研究(BAIR)实验室汇集了加州大学伯克利分校计算机视觉、机器学习、自然语言处理、规划、控制和机器人等领域的研究人员。贝尔空气科学学院拥有50多名教师和300多名研究生和博士后研究人员，从事上述领域的基础进展研究，以及跨领域主题的研究，包括多模态深度学习、人类兼容的人工智能，以及将人工智能与其他科学学科和人文学科连接起来。

官网：Berkeley Artificial Intelligence Research Lab

? ? ? ?斯坦福人工智能实验室（SAIL）自1963年成立以来，一直是人工智能研究、教学、理论和实践的卓越中心。 ? ? ? ?斯坦福人工智能实验室（SAIL）由约翰・麦卡锡教授于1963年创建，它仍然是一个丰富、智力和刺激的学术环境。通过多学科和多教师合作，SAIL促进了新发现，并探索了通过人工智能增强人机交互的新方法；同时培养下一代研究人员。我们的专业人员为我们的学术和研究小组提供支持，作为SAIL的骨干。SAIL员工的支持帮助我们的研究人员、访问学者和学生推进新发现和创新。所有这些小组一起工作，增加了我们尖端研究的深度和广度。

官网：About C Stanford Artificial Intelligence Laboratory

? ? ? ?卡内基梅隆大学在1979年成立了机器人学院（Carnegie Mellon Robotics Academy），专门在机器人科技领域进行实践和研究。1996年，CMRA旗下的国家机器人工程中心（National Robotics Engineering Centre，NREC）在NASA的支持下开张，与政府及商业机构合作，进行农业、矿业、核能、航天和国防等项目研究。 ? ? ? ?机器人学院致力于利用机器人的激励效应来激发学生对科学和技术的兴趣。我们是卡耐基梅隆大学的教育外联机构，也是该大学世界著名的机器人研究所的一部分。

官网：Carnegie Mellon Robotics Academy - Carnegie Mellon Robotics Academy - Carnegie Mellon University

? ? ? ?MLA由蒙特利尔大学 (University of Montreal )的计算机学教授Yoshua Bengio带领，MILA在深度学习（deep learning）和深度神经网络（辨别型和生成型）[deep neural networks (both discriminative and generative) ]等领域都有开创性研究，并应用到视觉、语音和语言方面等领域。? ? ? ?一个由科学家和跨学科团队组成的社区，致力于为所有人的利益推进人工智能。Mila - Quebec人工智能研究所，因其对人工智能的重大贡献而被世界公认。如今，Mila社区拥有全球最大的深度学习学术研究人员集中地。该研究所因其在建模语言、机器翻译、对象识别和生成模型等领域的专业知识和重大贡献而受到认可。 ? ? ? ?自成立以来，Mila将其使命集中在健康、环境和气候变化以及人工智能伦理等核心研究领域。Mila扩展其在人工智能领域的专业知识和领导地位，以实现造福全社会的进步。Mila开展的研究采用开放科学方法，以促进合作和促进知识转移。

官网：Home - Mila

? ? ? ?OpenAI是一家人工智能研究和部署公司。我们的使命是确保人工通用智能造福全人类。OpenAI的使命是确保人工通用智能(AGI)――我们指的是在最具经济价值的工作中表现超过人类的高度自治系统――造福全人类。我们将尝试直接构建安全和有益的AGI，但如果我们的工作帮助其他人实现这一结果，我们也会认为我们的使命完成了。 ? ? ? ?OpenAI LP由OpenAI非营利组织的董事会管理，包括OpenAI LP的员工Greg Brockman(董事长兼总裁)、Ilya Sutskever(首席科学家)和Sam Altman(首席执行官)，以及非员工Adam D’angelo、Reid Hoffman、Will Hurd、Tasha McCauley、Helen Toner和Shivon Zilis。我们的投资者包括微软、Reid Hoffman的慈善基金会和Khosla Ventures。

官网：OpenAI

? ? ? ?DeepMind是一个由科学家、工程师、伦理学家等组成的团队，致力于解决智能问题，推动科学发展，造福人类。我们一直着迷于人类的智慧――它塑造了我们今天生活的现代世界。智力使我们能够学习、想象、合作、创造、交流等等。通过更好地理解智能的不同方面，我们可以利用这些知识作为灵感来构建新的计算机系统，这些系统可以学会自己找到解决困难问题的方法。 ? ? ? ?当我们在2010年创建DeepMind时，人们对人工智能领域的兴趣远不如今天。为了加速这一领域的发展，我们采取了跨学科的方法，汇集了机器学习、神经科学、工程、数学、模拟和计算基础设施等领域的新思想和进步，以及组织科学努力的新方法。我们在电脑游戏方面取得了早期的成功，研究人员经常用它来测试人工智能。我们的一个程序从头开始学习玩49种不同的雅达利游戏，仅仅通过看屏幕上的像素和得分。我们的AlphaGo程序也是第一个击败职业围棋手的程序，这一壮举被描述为超前了10年。 ? ? ? ?我们通过解决智能问题来促进科学发展，造福人类。这一使命的核心是我们致力于成为人工智能领域负责任的先驱，服务于社会的需求和期望。我们在2014年与谷歌合作，以加快我们的工作，同时继续制定我们自己的研究议程。我们的项目已经学会了像世界顶级医生一样有效地诊断眼疾，可以节省30%用于保持数据中心凉爽的能源，还可以预测蛋白质的复杂3D形状――这可能在未来改变药物的发明方式。

官网：DeepMind

? ? ? ?EleutherAI 成立于2020年7月，EleutherAI是一个分散的集体，由志愿研究人员、工程师和开发人员组成，包括 Connor Leahy、Leo Gao 和 Sid Black，专注于AI对齐、扩展和开源AI研究。 ? ? ? ?OpenAI也是人工智能非盈利组织，但是OpenAI本质还是由科技公司主导开发的私有模型.EleutherAI最著名的是我们在构建和开源大型语言模型方面的持续努力，但我们也在对齐、可解释性、BioML、ML艺术和许多其他领域进行开放研究。我们的Discord服务器是开放的，欢迎贡献者! ? ? ? ?自成立以来，其研究团队首先开源了基于 GPT-3 的、包含 60 亿参数的 NLP 模型 GPT-J，2021 年 3 月又发布类 GPT 的27 亿参数模型 ?GPT-Neo，成长迅速；LAION则代表大规模人工智能开放网络，非营利组织，目标是向公众提供人工智能、数据集和代码。EleutherAI 是世界上同类模型中最大、性能最好的模型，可免费公开获得。

官网：EleutherAI

? ? ? ?LAION，Large-scale Artificial Intelligence Open Network―大规模人工智能开放网络，TRULY OPEN AI. 100% NON-PROFIT. 100% FREE.―真正开放的人工智能、100%的非营利组织、100%免费的，是致力于实现开源 AI 研究的基层研究人员团体。 ? ? ? ?LAION是一个非营利性组织，成员来自世界各地，旨在向公众提供大规模的机器学习模型、数据集和相关代码。LAION的宗旨信念是相信机器学习研究及其应用有潜力对我们的世界产生巨大的积极影响，因此应该民主化。 ? ? ? ?LAION的主要目标是发布开放数据集、代码和机器学习模型。希望教授大规模ML研究和数据管理的基础知识。通过使模型、数据集和代码可重用，而不需要一直从头开始训练，我们希望促进能源和计算资源的有效利用，以应对气候变化的挑战。

官网：About | LAION

主要贡献

简介

LAION-400M

An open dataset containing 400 million English image-text pairs.

一个开放数据集，包含4亿对英文图像-文本对。

LAION-5B

A dataset consisting of 5.85 billion multilingual CLIP-filtered image-text pairs.

由58.5亿个多语言CLIP过滤的图像-文本对组成的数据集。

全网AI和机器学习资源大合集（研究机构、视频、博客、书籍...）AI教程书籍

原标题：全网AI和机器学习资源大合集（研究机构、视频、博客、书籍...）

转自AI科技

作者：Robbie Allen

本文长度为2666字，建议阅读5分钟

本文为你打包整理全网最重要的AI资源。

2000年早期，Robbie Allen在写一本关于网络和编程书的时候，深有感触。他发现，互联网很不错，但是资源并不完善。那时候，博客已经开始流行起来。但是，YouTube还不是很普遍，Quora、 Twitter和播客同样用者甚少。

在他转向人工智能和机器学习10年之后，局面发生了天翻地覆的变化：网上资源相当丰富，以至于很多人出现了选择困难，不知道该从哪里开始（和停止）学习！

为了使大家能够更加便利地使用这些资源，Robbie Allen浏览查看各种各样的资源，把它们打包整理了出来。本文和大家共同分享这些资源。通过它们，你将会对人工智能和机器学习有一个基本的认知。

这些资源内容安排如下：知名研究者、研究机构、视频课程、YouTube、博客、媒体作家、书籍、Quora主题栏、Reddit、Github库、播客、时事通讯媒体、会议、论文。

如果你也有好的资源是这里没有列出的，欢迎评论区一起交流！

知名研究者

大多数知名的人工智能研究者在网络上的曝光率还是很高的。下面列举了20位知名学者，以及他们的个人网站链接，维基百科链接，推特主页，Google学术主页，Quora主页。他们中相当一部分人在Reddit或Quora上面参与了问答。

Sebastian Thrun

个人官网：

http://robots.stanford.edu/

Wikipedia：

https://en.wikipedia.org/wiki/Sebastian_Thrun

Twitter：

https://twitter.com/SebastianThrun

Google Scholar：

https://scholar.google.com/citations?user=7K34d7cAAAAJ&hl=en&oi=ao

Quora：

https://www.quora.com/profile/Sebastian-Thrun

Reddit AMA：

https://www.reddit.com/r/IAmA/comments/v59z3/iam_sebastian_thrun_stanford_professor_google_x/

Yann LeCun

个人官网：

http://yann.lecun.com/

Wikipedia：

https://en.wikipedia.org/wiki/Sebastian_Thrun

Twitter：

https://twitter.com/ylecun?

Google Scholar：

https://scholar.google.com/citations?user=WLN3QrAAAAAJ&hl=en

Quora：

https://www.quora.com/profile/Yann-LeCun

Reddit AMA：

http://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/3y4zai/ama_nando_de_freitas/

Nando de Freitas

个人官网：

http://www.cs.ubc.ca/~nando/

Wikipedia：

https://en.wikipedia.org/wiki/Nando_de_Freitas

Twitter：

https://twitter.com/NandoDF

Google Scholar：

https://scholar.google.com/citations?user=nzEluBwAAAAJ&hl=en

Reddit AMA：

http://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/3y4zai/ama_nando_de_freitas/

Andrew Ng

个人官网：

http://www.andrewng.org/

Wikipedia：

https://en.wikipedia.org/wiki/Andrew_Ng

Twitter：

https://twitter.com/AndrewYNg

Google Scholar：

https://scholar.google.com/citations?use

Quora：

https://www.quora.com/profile/Andrew-Ng"

Reddit AMA：

http://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/32ihpe/ama_andrew_ng_and_adam_coates/

Daphne Koller

个人官网：

http://ai.stanford.edu/users/koller/

Wikipedia：

https://en.wikipedia.org/wiki/Daphne_Koller

Twitter：

https://twitter.com/DaphneKoller?lang=en

Google Scholar：

https://scholar.google.com/citations?user=5Iqe53IAAAAJ

Quora：

https://www.quora.com/profile/Daphne-Koller

Quora Session：

https://www.quora.com/session/Daphne-Koller/1

Adam Coates

个人官网：

http://cs.stanford.edu/~acoates/

Twitter：

https://twitter.com/adampaulcoates

Google Scholar：

https://scholar.google.com/citations?user=bLUllHEAAAAJ&hl=en"

Reddit AMA：

http://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/32ihpe/ama_andrew_ng_and_adam_coates/

Jürgen Schmidhuber

个人官网：

http://people.idsia.ch/~juergen/

Wikipedia：

https://en.wikipedia.org/wiki/J%C3%BCrgen_Schmidhuber

Google Scholar：

https://scholar.google.com/citations?user=gLnCTgIAAAAJ&hl=en

Reddit AMA：

http://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/2xcyrl/i_am_j%C3%BCrgen_schmidhuber_ama/

Geoffrey Hinton

Wikipedia：

https://en.wikipedia.org/wiki/Geoffrey_Hinton

Google Scholar：

http://www.cs.toronto.edu/~hinton/

Reddit AMA：

http://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/2lmo0l/ama_geoffrey_hinton/

Terry Sejnowski

个人官网：

http://www.salk.edu/scientist/terrence-sejnowski/

Wikipedia：

https://en.wikipedia.org/wiki/Terry_Sejnowski

Twitter：

https://twitter.com/sejnowski?lang=en

Google Scholar：

https://scholar.google.com/citations?user=m1qAiOUAAAAJ&hl=en

Reddit AMA：

https://www.reddit.com/r/IAmA/comments/2id4xd/we_are_barb_oakley_terry_sejnowski_instructors_of/

Michael Jordan

个人官网：

https://people.eecs.berkeley.edu/~jordan/

Wikipedia：

https://en.wikipedia.org/wiki/Michael_I._Jordan

Google Scholar：

https://scholar.google.com/citations?user=yxUduqMAAAAJ&hl=en"

Reddit AMA：

http://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/2fxi6v/ama_michael_i_jordan/

Peter Norvig

个人官网：

http://norvig.com/

Wikipedia：

https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_Norvig

Google Scholar：

https://scholar.google.com/citations?user=Ol0vcWgAAAAJ&hl=en

Reddit AMA：

https://www.reddit.com/r/blog/comments/b8aln/peter_norvig_answers_your_que

ai资源库 ai成为不可替代的资源


原标题：全网最重要的AI资源都在这里了！

我们极力推荐分享给身边的技术人儿。希望这份AI资源汇总能够帮助到每一位奋斗在技术路上的小伙伴。

小伙伴可打开“猿性毕露”微信公号，对话框回复“AI”，即可获得！

由于文章中无法插入外链

请进入公众号回复“AI”

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2000年早期，Robbie Allen在写一本关于网络和编程的书的时候，深有感触。他发现，互联网很不错，但是资源并不完善。那时候，博客已经开始流行起来。但是，Youtube还不是很普遍，Quora、 Twitter和播客同样用者甚少。

在他转向人工智能和机器学习10年过后，局面发生了天翻地覆的变化：网上资源非相当丰富，以至于很多人出现了选择困难，不知道该从哪里开始（和停止）学习！

为了使大家能够更加便利地使用这些资源，Robbie Allen浏览查看各种各样的资源，把它们打包整理了出来。在此呢借花献佛啦，和大家共同分享这些资源。通过它们，你将会对人工智能和机器学习有一个基本的认知。

这些资源内容安排如下：知名研究者，研究机构，视频课程，YouTube，博客，媒体作家，书籍，Quora主题栏，Reddit，Github库，播客， 实事通讯媒体、会议、论文。

如果你也有好的资源是这里没有列出的，欢迎评论区一起交流！

研 究 者

大多数知名的人工智能研究者在网络上的曝光率还是很高的。下面列举了20位知名学者，以及他们的个人网站链接，维基百科链接，推特主页，Google学术主页，Quora主页。他们中相当一部分人在Reddit或Quora上面参与了问答。

Sebastian Thrun

个人官网：

http://robots.stanford.edu/

Wikipedia：

https://en.wikipedia.org/wiki/Sebastian_Thrun

Twitter：

https://twitter.com/SebastianThrun

Google Scholar：

https://scholar.google.com/citations?user=7K34d7cAAAAJ&hl=en&oi=ao

Quora：

https://www.quora.com/profile/Sebastian-Thrun

Reddit AMA：

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Yann LeCun

个人官网：

http://yann.lecun.com/

Wikipedia：

https://en.wikipedia.org/wiki/Sebastian_Thrun

Twitter：

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https://scholar.google.com/citations?user=WLN3QrAAAAAJ&hl=en

Quora：

https://www.quora.com/profile/Yann-LeCun

Reddit AMA：

http://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/3y4zai/ama_nando_de_freitas/

Nando de Freitas

个人官网：

http://www.cs.ubc.ca/~nando/

Wikipedia：

https://en.wikipedia.org/wiki/Nando_de_Freitas

Twitter：

https://twitter.com/NandoDF

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https://scholar.google.com/citations?user=nzEluBwAAAAJ&hl=en

Reddit AMA：

http://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/3y4zai/ama_nando_de_freitas/

Andrew Ng

个人官网：

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Wikipedia：

https://en.wikipedia.org/wiki/Andrew_Ng

Twitter：

https://twitter.com/AndrewYNg

Google Scholar：

https://scholar.google.com/citations?use

Quora：

https://www.quora.com/profile/Andrew-Ng"

Reddit AMA：

http://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/32ihpe/ama_andrew_ng_and_adam_coates/

Daphne Koller

个人官网：

http://ai.stanford.edu/users/koller/

Wikipedia：

https://en.wikipedia.org/wiki/Daphne_Koller

Twitter：

https://twitter.com/DaphneKoller?lang=en

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https://scholar.google.com/citations?user=5Iqe53IAAAAJ

Quora：

https://www.quora.com/profile/Daphne-Koller

Quora Session：

https://www.quora.com/session/Daphne-Koller/1

Adam Coates

个人官网：

http://cs.stanford.edu/~acoates/

Twitter：

https://twitter.com/adampaulcoates

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https://scholar.google.com/citations?user=bLUllHEAAAAJ&hl=en"

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http://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/32ihpe/ama_andrew_ng_and_adam_coates/

Jürgen Schmidhuber

个人官网：

http://people.idsia.ch/~juergen/

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https://en.wikipedia.org/wiki/J%C3%BCrgen_Schmidhuber

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Geoffrey Hinton

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Terry Sejnowski

个人官网：

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https://en.wikipedia.org/wiki/Terry_Sejnowski

Twitter：

https://twitter.com/sejnowski?lang=en

Google Scholar：

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