yanshengjia/ml-road

それは何か：

ml-road は、機械学習とエージェント型AIの学習リソースを厳選したリストです。著者がコース、書籍、論文へのリンクをトピックごとにまとめた単一の場所です。

含まれるもの：

• コース： 大学およびオンラインコース（例：スタンフォード、Coursera、NTU）の表で、機械学習、深層学習、自然言語処理、強化学習をカバーしています。各エントリには、機関、講師、ビデオ講義（YouTube、Bilibiliなど）とコースホームページへのリンクが記載されています。
• 書籍： よく知られた教科書と実践ガイドの表（例：Goodfellowの『Deep Learning』、Bishopの『Pattern Recognition and Machine Learning』）。多くのエントリには、リポジトリのresourcesフォルダに保存された直接PDFリンクと、いくつかの中国語翻訳が含まれています。
• エージェント型AI： AIエージェント、LLMアプリケーション、プロンプトエンジニアリングに焦点を当てたコース、SDK、研究論文を含む新しいセクション（例：Andrew Ngの短期コース、ReAct論文）。

重要な注意点：

• READMEには、すべてのリソースが教育目的のみであり、商業目的で使用してはならないという免責事項が含まれています。また、含まれている電子書籍の著者に対して、知的財産が侵害されていると考える場合はリポジトリ所有者に連絡するよう求め、迅速な削除を約束しています。
• このプロジェクトはリンクとPDFのリストであり、ソフトウェアライブラリやフレームワークではありません。実行するツールではなく、学習ガイドです。

要するに： 高品質なMLとAIの学習教材の厳選されたロードマップが必要なら、このリポジトリは便利なインデックスです。ただし、独自の免責事項に記載されている著作権制限に注意してください。