内容
资料来源：Mopic / Dreamstime.com
带走：
通过关注以下热门信息，获取有关人工智能，神经网络和机器学习的最新新闻。
从臭名昭著的“ 2001年太空漫游”中的HAL到“星际迷航：下一代”中辉煌但有时有些尴尬的数据，在整个科幻小说中都可以看到人工智能的例子。但是，人工智能不再仅仅是科幻小说中的东西。现代技术正在学习如何思考，并且正在学习如何独自学习。在这里，您有机会从该领域的顶级专家那里学习有关人工智能，神经网络和机器学习的所有知识，因为我们已经编制了一份有关此方面最具影响力的声音清单。
为什么选择这个清单？好吧，它基于根据内容，关注者/关注比率，推文的频率，博客受欢迎程度，其他分析专家的意见以及我们自己的主观判断来挑选的数据。
一个注意事项：不包括一些有影响力的声音，这是因为它们没有活跃的帐户，或者只是偶尔发推特有关人工智能的推文。在这里，我们的目标是提供最佳的人工智能新闻和见解流。
我们想念某人吗？让我们知道！
一种
AiGameDev
有关人工智能和游戏开发的一切。官方网站是AiGameDev.com。
亚历克斯·詹帕德（Alex J.
人工智能专家，@ nuclai的联合创始人，游戏开发人员，Killzone 2和3s机器人的承包商，前Rockstar高级AI程序员，都运行@AiGameDev。
人工其他
关于模拟和自动机，人工智能，控制论，虚拟性，人工生活，认知，信息学，专家系统，纳米技术和后人类的推文。
没有错误，没有压力-在不破坏生活的情况下创建可改变生活的软件的分步指南
当没有人关心软件质量时，您就无法提高编程技能。
C
计算机视觉
关于计算机视觉，图像处理，机器学习，模式识别，机器人技术，摄影测量，人工智能等的所有内容。官方网站是ComputerVisionOnline.com。
麻省理工学院的CSAIL
麻省理工学院最大的研究实验室：计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的官方帐户。官方网站是http://www.csail.mit.edu/。
G
吉迪恩·罗森布拉特
撰写有关人工智能，知识和任务驱动的利益相关者组织的交集。 The-Vital-Edge.com上的博客。
格雷戈里·皮亚特斯基
KDnuggets，分析，大数据，数据挖掘，数据科学专家，KDD和SIGKDD共同创始人的总裁，曾是两家初创公司的首席科学家和兼职哲学家。 KDnuggets.com上的博客。
H
希拉里·梅森（Hilary Mason）
@FastForwardLabs的创始人。 @accel的居住数据科学家。她喜欢数据和汉堡包。
Ĵ
杰森·布朗利（Jason Brownlee）
使程序员在机器学习方面很棒。 MachineLearningMastery.com上的博客。
杰森玩具
http://somatic.io的创始人/首席执行官。建立大规模的深度学习模型和系统，研究认知，思考意识，建立机器学习系统以及人与计算机语言的通配。
乔纳森·弗莱
数据科学家，技术专家和项目经理；具有国际经验。
中号
机器学习
由顶级机器学习，NLP和AI影响者策划的实时内容。
马雷克·罗莎（Marek Rosa）
GoodAI和Keen Software House的首席执行官，首席技术官兼创始人。对游戏开发，编程，创业精神和人工智能感兴趣。网址为http://blog.marekrosa.org/的博客。
马克·里德尔
佐治亚理工学院互动计算学院副教授。对人工智能，讲故事和计算机游戏感兴趣。网址为https://research.cc.gatech.edu/eilab/mark-riedl的博客。
迈克尔·卡瓦雷塔（Michael Cavaretta）
互联汽车分析经理-福特汽车公司对大数据，数据科学，机器学习，数据可视化和IoT感兴趣。
P
佩德罗·多明戈斯（Pedro Domingos）
华盛顿大学计算机科学教授，《大师算法》的作者。进入机器学习，人工智能，数据科学以及任何使他感到好奇的东西。官方网站是PedroDomingos.org。
[R
机器人新闻
唯一专用于机器人，人工智能，自动化和过程工程的多媒体新闻平台。官方网站是http://www.roboticsnews.co.uk/。
小号
萨蒂亚·马利克（Satya Mallick）
企业家，博士（计算机视觉与机器学习），Sight Commerce Inc.的联合创始人/首席技术官（R＆D），以及计算机视觉与机器学习咨询公司Big Vision LLC的联合创始人。 Blogger在LearnOpenCV.com。
塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka）
数据科学家和机器学习狂热者，对Python和开源充满热情。 《 Python机器学习》的作者。官方网站是SebastianRaschka.com/。
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即将到来的未来
专注于未来，人工智能，机器人技术，新趋势和独特性。