人工智能技术问答社区-人工智能 问答

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术问答社区的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术问答社区的解答，让我们一起看看吧。

1. 有哪些可以学习编程或者算法的网站？
2. 想自学人工智能编程,怎么入门？

有哪些可以学习编程或者算法的网站？

1、MOOC学院 2、实验楼 3、慕课网 4、csdn

5、掘金 6、V2EX 7、github 8、w3school 9、思否 10、51学院

作为刚经历过秋招+春招、即将毕业的研究僧，我来说一下。

首先，牛客网是互联网求职必备，大家应该都不陌生。里面有很多互联网大厂的笔试真题以及算法题，例如剑指offer等，特别适合编程相关工作的人群。此外，里面有论坛，既有工作的，也有正在求职的学生，技术大牛有时候也会降临，大家都会分享一下自己的求职经历，工作情况，供大家参考，避免入坑。值得推荐

leetcode分为国内和国外两种，其实国外版本较好一些，但是需要你具备一定的英语水平，最起码题目要去能够读懂吧~ leetcode是完全的算法编程网站，没有其他花里胡哨的东西，重点就是提高你的算法编程能力。该网站每周都会有编程大赛（周赛），还有举办力扣杯-全国编程大赛，就是这么直接，想方设法帮助你提高算法能力。非常值得推荐

赛码网是我做笔试的时候，才接触到的。一些公司使用它作为笔试的平台，里面也分为刷题、考试、求职、交流等几个模块。和牛客网类似，不过我没有使用过，也只是在上面做做笔试题。最好建议大家提前熟悉一下环境，尤其是输入输出的写法。非常有必要

笔者作为一个从事多年J***a服务端的开发人员，平时也会经常学习，把我自己收藏的学习网站分享给您，希望您能受用。

慕课网(MOOC)

慕课网里面有包括前沿技术（人工智能/区块链等）、前端（小程序/Js）、后端（J***a/Python）、移动端（Android/IOS）、运维、UI设计等课程方向，几乎涵盖了所有互联网技术，所以无论您学习哪门编程语言都可以找到对应的课程。除此之外，慕课网还分为：免费课程、实战课程、就业课程、专栏（知识手册）、猿问（问答论坛）以及手记（精品文章）六大模块，总有一个模块是适合您去学习的。

Github

Github作为程序员公认的"同性"交友网站，可见其在程序员中的地位。Github里面有很多国内外一线公司技术团队、技术大牛研发的优秀开源项目，非常值得拜读。同时Github上还有一些网友整理的算法笔记、面试笔记等等源码资料供大家学习。所以Github是一个非常不错的学习平台，非常值得收藏，唯一的不足就是加载比较慢（毕竟是国外网站）。

LeetCode

LeetCode是我见过最牛的算法学习网站，非常值得收藏。可能说学习编程的网站有很多，但是学习算法的网站我只认LeetCode，而且最近推出了App端，方便随时刷算法题目。LeetCode有各种难度的算法题目，每个题目有它的通过率和题解。作为用户的我们可以看到别人发布的题解，同时也可以发布自己的题解，这样我们不仅可以分享还可以看到他人的题解思路。同时LeetCode还可以进行面试题、职场等方面的交流，营造一个非常好的技术圈子。

最后，推荐的上述三个网站是笔者认为最值得进去学习的网站，其他的如:阿里云大学、CSDN、51CTO等也是不错的学习网站。

笔者是一位热爱互联网、热爱互联网技术、热于分享的年轻人，如果您跟我一样，我愿意成为您的朋友，分享每一个有价值的知识给您。喜欢作者的同学，点赞+转发+关注哦！

其实学习编程的网站都很多，主要看你学习什么编程语言。

比较通用的编程学习网站的话，可能就是菜鸟教程，不管是什么语言文档及示例都非常的齐全。

还有就是个编程语言各自的官方文档也可以去自己参与着去学。

学习算法的话肯定是选 LeetCode

在国内，还有不少此类的网站的：

菜鸟教程网站是一个编程类的学习网站，从客户端到服务端、从前端到后端、数据库，IOS/Android APP等都有涉及，网址是：

前端：HTML + CSS + J***aScript；

服务端：

移动端：

数据库：

XML及基于XML封装的***格式

ASP.NET

部分开发工具

想自学人工智能编程,怎么入门？

GitHub上，有个新发布的深度学习教程，叫PracticalAI，今天刚刚被PyTorch官方推荐，已经收获2600多标星。

项目基于PyTorch，是从萌新到老司机的一条进阶之路。这条路上每走一步，都有算法示例可以直接运行。

新手可以从基础的基础开始学起，不止线性规划和随机森林，连笔记本怎么用，NumPy等重要的Python库怎么用，都有手把手教程。

到中后期，可以学着搭高级的RNN，厉害的GAN，这里还有许多实际应用示例可以跑。毕竟，这是一个注重实践的项目。

这里的算法示例，可以用Google Colab来跑，免费借用云端TPU/GPU，只要有个Chrome就够了。没梯子的话，就用Jupyter Notebook来跑咯。

PracticalAI里面的内容，分为四个部分，并将持续更新：

基础 (Basics)，深度学习入门 (Deep Learning) ，深度学习高阶 (Advanced) ，以及具体应用 (Topics) 。注：此处非直译。

· 基础部分，除了有Python指南、笔记本用法，以及Numpy、Pandas这些库的用法，还有线性规划、逻辑规划、随机森林、k-means聚类这些机器学习的基本技术。

有了这些，可以走进深度学习的[_a***_]了。

· 深度学习入门，包括了PyTorch指南、多层感知器 (MLP) 、数据与模型、面向对象的机器学习、卷积神经网络 (CNN) 、嵌入，以及递归神经网络 (RNN) 。

到此，以上就是小编对于人工智能技术问答社区的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术问答社区的2点解答对大家有用。

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