这里收集的是关于人工智能(AI)的教程、书籍、视频演讲和论文。
欢迎提供更多的信息。

##在线教程

1. 麻省理工学院人工智能视频教程 – 麻省理工人工智能课程

2. 人工智能入门 – 人工智能基础学习。Peter Norvig举办的课程
3. EdX 人工智能 – 此课程讲授人工智能计算机系统设计的基本概念和技术。
4. 人工智能中的计划 – 计划是人工智能系统的基础部分之一。在这个课程中，你将会学习到让机器人执行一系列动作所需要的基本算法。
5. 机器人人工智能 – 这个课程将会教授你实现人工智能的基本方法，包括：概率推算，计划和搜索，本地化，跟踪和控制，全部都是围绕有关机器人设计。
6. 机器学习 – 有指导和无指导情况下的基本机器学习算法
7. 机器学习中的神经网络 – 智能神经网络上的算法和实践经验
8. 斯坦福统计学习 -Introductory course on machine learning focusing on: linear and polynomial regression, logistic regression and linear discriminant analysis; cross-validation and the bootstrap, model selection and regularization methods (ridge and lasso); nonlinear models, splines and generalized additive models; tree-based methods, random forests and boosting; support-vector machines.

##人工智能书籍

1. 人工智能:一种现代的方法 Stuart Russell & Peter Norvig
   The Cambridge Handbook of Artificial Intelligence – 适合非专业人士阅读，本书覆盖了基本原则，主要理论和主要研究领域，还有相关主题，比如人造生命。

2. The Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence, and the Future of the Human Mind – 在这部让人脑洞大开的图书中，科技先锋继续了他极具创造力的研究，给我们呈现了一个全新的不可思议的人类大脑运转模式。
3. Artificial Intelligence: A New Synthesis – 从粒子反应入手，Nilsson逐渐向我们展示了人工智能中最重要和最新的概念。
   编程
4. Prolog Programming for Artificial Intelligence – 这本针对Prolog和人工智能的畅销书主要讲述了使用Proglog语言编程解决有趣的人工智能问题的基本机制。
   AI Algorithms, Data Structures and Idioms in Prolog, Lisp and Java – PDF here
   人工智能原理
5. Superintelligence – 书中问：如果机器在智能上超越人类会怎样。非常好的一本书。

##免费读物

1. Foundations of computational agents – 这部书由剑桥大学出版社于2010年出版。

2. The Quest for Artificial Intelligence – 这本书回顾了人工智能的历史，从早期的18世纪先人的梦想，到如今众多成功的人工智能技术。
   ##程序代码

1. AIMA Lisp Source Code – “Artificial Intelligence A Modern Approach”一书中的Common Lisp源代码。
   视频/演讲

2. The Unreasonable Effectiveness of Deep Learning – Dr. Yann LeCun——负责Facebook人工智能研究的主管——他给我们深入讲解了人工智能神经网络和他们对机器学习的应用。
   机器学习

3. Deep Learning. Methods and Applications 来自微软研究室的免费读物。