BREAKING: MIT just mass released their Al library for free. (Links included)
I went through these and honestly... this is better than most paid courses I've seen.
Here's the full list of books:
Foundations
1. Foundations of Machine Learning Core algorithms explained. Theory meets practice.
2. Understanding Deep Learning Neural networks demystified. Visual explanations included.
3. Machine Learning Systems Production-ready architecture. System design principles.
Advanced Techniques
4. Algorithms for ML Computational thinking simplified. Decision-making frameworks.
5. Deep Learning The definitive textbook. Covers everything deeply.
Reinforcement Learning
6. RL Basics (Sutton & Barto) The classic. Agent training fundamentals.
7. Distributional RL Beyond expected rewards. Advanced theory.
8. Multi-Agent Systems Agents working together. Coordination and competition.
9. Long Game Al Strategic agent design. Future-focused thinking.
Ethics & Probability
10. Fairness in ML Bias detection. Responsible Al practices.
11. Probabilistic ML (Part 1 & 2)
Links: https://t.co/mAcm6ULC6D
Most people pay thousands for bootcamps that teach half of this.
Bookmark it. Start anywhere. Just start.
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MIT's books on Al
Foundations
1. Foundations of Machine Learning - https://t.co/UifOgQK4dQ
2. Understanding Deep Learning - https://t.co/cgSSJ1U1d6
3. Machine Learning Systems - https://t.co/wKrA6Pyf45
Advanced Techniques
4. Algorithms for ML - https://t.co/2hjtFqUJUz
5. Deep Learning - https://t.co/SqcIe2c7mL
Reinforcement Learning
6. RL Basics (Sutton & Barto) - https://t.co/96zwuZB4ZB
7. Distributional RL - https://t.co/fZ1PW2UJjs
8. Multi-Agent Systems - https://t.co/uUXuOUseJp
9. Long Game Al - https://t.co/GzFQ8Irunw
Ethics & Probability
10. Fairness in ML - https://t.co/PjE4eHZBSY
11. Probabilistic ML (Part 1) - https://t.co/6v4AgT0Esd
12. Probabilistic ML (Part 2) - https://t.co/WICHaw7WXU
10 FREE Books on AI & ML from Cambridge University:
1. Understanding Machine Learning
https://t.co/9O1DRinGYP
2. Mathematics for Machine Learning
https://t.co/uGnnaDUeWl
3. Mathematical Analysis of ML Algorithms
https://t.co/6DgjDbZpWT
4. The principles of Deep Learning Theory
https://t.co/1a8ePUuIaV
5. Machine Learning with Neural Networks
https://t.co/8Lxw2Yrcmq
6. Deep Learning on Graphs
https://t.co/TL8cOcXRUD
7. Algorithmic Aspects of Machine Learning
https://t.co/DU5wfmmwjx
8. Probability: Theory and Examples
https://t.co/AmVCZw23Un
9. Elementary Probability for Applications
https://t.co/AqJZizYjpm
10. Advanced Data Analysis
https://t.co/jeJKIC4ahX
@demartin@nexacenter Sono un insegnante di informatica del liceo scientifico Curie di Pinerolo laureato al Politecnico di Torino e sarei molto interessato a frequentare il corso. Chissà se ci sono strade per poterlo seguire. Colgo l'occasione per ringraziarla del prezioso lavoro.
Ho provato a riassumere in poche parole i contenuti e gli obiettivi del nuovo corso che tra meno di un mese inizierò a insegnare al Politecnico.
Oltre al resto, mi sembra un bel modo per iniziare a celebrare i 20 anni del @nexacenter, fondato con Marco Ricolfi nel 2006 🙂
@orporick Vissuto tutto anche io. Poi il tempo passa e come quel lento tornarnare; lentamente il tremare si dileguerà. Rimarrà quella continua attenta osservazione per capire se tutto va bene. Un abbraccio.
@orporick Grazie a quelli che vogliono farci lavorare ad agosto perché abbiamo tre mesi di ferie possiamo finalmente fare vacanze a settembre. Grazie di cuore
@orporick Anche io insegno e quest'anno grazie al fatto che il 31 agosto tutti gli esami devono essere terminati, la dirigente ha organizzato i lavori in modo da avere una settimana libera a settembre. Finalmente possiamo fare un viaggio non in alta stagione.
@orporick Che infinita mediocre sinistra tristezza, ci sono miliardi di cose da fare più belle dì qualsiasi proposta d'agenzia viaggi senza il bisogno di spendere l'impossibile. Vi piace sentirvi diversi tutto qui.