适合学生自主学习的AI网站

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那么有什么有趣好玩的网站可以让学生自己学习人工智能方面的内容呢？让我们一起来看看吧！

01Machinelearningforkids

“MachineLearningforKids”是专为6~19岁的孩子设计的平台。这个平台基于Web，提供了一系列1~4小时的活动工具包，旨在帮助孩子们训练简单的机器学习模型，并创建游戏和交互式项目。这个平台的特点在于其灵活性和易用性，孩子们可以在二十多个活动中自由选择，根据自己的兴趣和学习进度进行学习。

此平台还为教师的教学和学生的学习提供系列的学习单。

孩子们可以通过实际的操作和实践，逐步了解机器学习的基本原理和应用。平台上的活动设计富有创意和趣味性，能够激发孩子们的学习兴趣和探索欲望。同时，平台还提供了丰富的学习资源和指导，帮助孩子们更好地理解和掌握机器学习知识。

02HelloAI

HelloAI是一个创新的人工智能平台，致力于在教育领域发挥人工智能的潜力。在helloAI平台上，学生可以接触到丰富的人工智能教育资源，包括各种在线课程、实践项目和互动学习工具。这些资源旨在帮助学生深入了解人工智能的原理和应用，提升他们的编程和创新能力。

在helloAI平台上，用户可以通过一系列精心设计的课程，系统学习人工智能的基础知识，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。平台上的课程内容既涵盖了理论知识，也包含了丰富的实践案例，帮助用户从理论到实践全面提升自己的能力。

课程里面包含PPT，制作精美，内容详实。

同时每个课程都有提供编程案例。

03浦育

浦育（OpenInnoLab）是一个专为青少年打造的AI开放式学习平台。该平台旨在提高青少年对未来智能科技的想象力，使他们具备应对深度智能化时代生活和创新的智慧。

此平台提供一站式的AI学习服务，为从事AI教育的教师以及AI科创的学生提供前沿的、多元的、易用的、连通的AI学习创作工具。同时，它还配备了丰富的课程、实践案例以及科创活动，旨在普及和推广AI科技，并鼓励青少年应用AI工具进行科学探究与应用创新。

网址：浦育-OpenInnoLab

也称作LED数码管，是一种可以显示数字和其他信息的电子设备。玻璃管中包括一个金属丝网制成的阳极和多个阴极。大部分数码管阴极的形状为数字。

2024年2月16日，OpenAI公司发布了首个文本生成视频的模型Sora。

教育部《教育信息化2.0行动计划》明确要求完善课程方案和课程标准，使中小学人工智能和编程课程内容能充分适应信息时代、智能时代发展需要。

《人工智能基础（高中版）》是面向高中学生的教材。讲授人工智能的发展历史、基本概念以及实际应用，使学生理解人工智能的基本原理，特别是数据、算法与应用之间的相互关系。

这本书主要揭示神经网络背后的概念，并介绍如何通过Python实现神经网络。

THE END

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7.Hicate/AiLearning:AiLearning:机器学习AiLearning: 机器学习 - MachineLearning - ML、深度学习 - DeepLearning - DL、自然语言处理 NLP - Hicate/AiLearninghttps://github.com/Hicate/AiLearning
8.JournalofMachineLearningResearchRLtools: A Fast, Portable Deep Reinforcement Learning Library for Continuous Control Jonas Eschmann, Dario Albani, Giuseppe Loianno, 2024. (Machine Learning Open Source Software Paper) [abs][pdf][bib] [code] White-Box Transformers via Sparse Rate Reduction: Compression Is All There Is? Yaodong https://www.jmlr.org/
9.二最新多智能体强化学习文章如何查阅{顶会:AAAIICML}13.最新多智能体强化学习方向论文 3.1 ICMLInternational Conference on Machine Learning [1]. Randomized Entity-wise Factorization for Multi-Agent Reinforcement Learning 作者: Shariq Iqbal (University of Southern California) · Christian Schroeder (University of Oxford) · Bei Peng (University of Oxford) ·https://blog.51cto.com/u_15485092/5032977
10.MachineLearningMastery官网,在线ai机器学习平台和资源库,从总的来说,Machine Learning Mastery是一家专注于机器学习和深度学习教育的在线平台,它通过提供综合的学习资源、实践导向的学习方法和实用的技术和应用,帮助学习者掌握机器学习技术并应用于实际问题。无论是初学者还是有一定经验的学习者,都可以从中获得有价值的学习和实践经验。 https://feizhuke.com/sites/machine-learning-mastery.html
11.MachineLearningSubjects: Machine Learning (cs.LG); Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV) [610] arXiv:2412.10354 [pdf, html, other] A Library for Learning Neural Operators Jean Kossaifi, Nikola Kovachki, Zongyi Li, David Pitt, Miguel Liu-Schiaffini, Robert Joseph George, Boris Bonev, Kamyarhttp://arxiv.org/list/cs.LG/recent?skip=608&show=931
12.HomeWe currently maintain 673 datasets as a service to the machine learning community. Here, you can donate and find datasets used by millions of people all around the world! View DatasetsContribute a Dataset Popular Datasets Iris A small classic dataset from Fisher, 1936. One of the earliest knownhttp://archive.ics.uci.edu/
13.不要担心没数据!史上最全数据集网站汇总澎湃号·政务四.预测建模与机器学习数据集 1.UCIMachineLearningRepository ( https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html ) UCI机器学习库显然是最著名的数据存储库。如果您正在寻找与机器学习存储库相关的数据集,通常是首选的地方。这些数据集包括了各种各样的数据集,从像Iris和泰坦尼克这样的流行数据集到最近的贡献,比如空https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_3853956
14.scikitlearn:machinelearninginPython—scikitApplications:Improved accuracy via parameter tuning. Algorithms:Grid search,cross validation,metrics, andmore Examples Preprocessing Feature extraction and normalization. Applications:Transforming input data such as text for use with machine learning algorithms. http://scikit-learn.org/stable/
15.这是一份超全机器学习&深度学习资源清单(105个AI站点),请收藏Distill(https://distill.pub/): 展示机器学习的最新文章 Google News(https://news.google.com/topics/CAAqIggKIhxDQkFTRHdvSkwyMHZNREZvZVdoZkVnSmxiaWdBUAE?hl=en-US&gl=US&ceid=US%3Aen): Google News Machine learning MIT News(http://news.mit.edu/topic/machine-learning): Machine learning | https://cloud.tencent.com/developer/article/1373217
16.应用机器学习的XGBoost简介·MachineLearningMastery博客原文:https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-xgboost-applied-machine-learning/ XGBoost 是一种算法库,近年来在应用机器学习和 Kaggle 竞赛中占据统治地位,它专长于处理结构化数据或表格数据。 XGBoost 是为速度和性能而设计的一种梯度提升决策树方法。 http://static.kancloud.cn/apachecn/ml-mastery-zh/1952511
17.DataScience,MachineLearning,AI&AnalyticsHow to Get Addicted to Machine Learning A simple guide for getting hooked to machine learning and building a successful career in the field. ByAbid Ali Awan, KDnuggets Assistant Editor on December 20, 2024 inMachine Learning How to Use Docker for Local Development Environments https://www.kdnuggets.com/
18.MachineLearningMastery——免费在线学习机器学习,从基础到高级免费在线学习机器学习,从基础到高级 网址:Start Here with Machine Learning (machinelearningmastery.com) https://home.designshidai.com/7815.html
19.MachineLearning(Theory)–MachinelearningandlearningMachine Learning (Theory) Machine learning and learning theory research Scroll down to content Posted on4/5/2023 An AI Miracle Malcontent The stark success of OpenAI’sGPT4 modelsurprised me shifting my view from “really good autocomplete” (roughly inline with intuitionshere) to a dialog agenthttp://www.hunch.net/
20.MachineLearning码农集市专业分享IT编程学习资源MachineLearningPt**ul 上传1.31MB 文件格式 zip 数据集很大,请从kaggle下载: 下载training_variants.zip和training_text.zip解压缩,并将这两个解压缩的文件放在同一文件夹的training文件夹中。 项目概况 它是多类(9类)分类问题,分类错误的成本很高。 KPI(关键绩效指标):多类对数丢失和混淆矩阵。 有3个功能: https://www.coder100.com/index/index/content/id/1132800
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22.学习FinancialSignalProcessingandMachineLearning【金融信号处理与机器学习】 Financial Signal Processing and Machine Learning (16) 人大经济论坛-经管之家:分享大学、考研、论文、会计、留学、数据、经济学、金融学、管理学、统计学、博弈论、统计年鉴、行业分析包括等相关资源。 经管之家是国内活跃的在线教育咨询平台! https://bbs.pinggu.org/jg/kaoyankaobo_kaoyan_4987076_1.html
23.40个机器学习&深度学习最佳资源集合(书籍课程新闻博客论文5. Machine Learning for Trading 简介: 机器学习在交易中的应用 地址: https://www.udacity.com/course/machine-learning-for-trading--ud501 6. Oxford Deep NLP 简介: 牛津大学2017年开设的深度自然语言处理课程 地址: https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/?ref=bestofml.com https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-03-18-2
24.接近(几乎)任何机器学习问题(英文)301正式版.docApproaching(Almost)AnyMachineLearningProblemApproaching(Almost)AnyMachineLearningProblemISBN:978-82-692115-2-81Approaching(Almost)(namesinalphabeticalorder).AakashNainAdityaSoniAndreasMü(Almost)AnyMachineLearningProblemBeforeyoustart,.══════════════════════════════════https://www.taodocs.com/p-960581472.html