ai相关网站,

🗣 SL提问: ai相关网站

✍️ Ai批改: 以下是一些与人工智能（AI）相关的知名网站和资源，涵盖技术、研究、工具、社区以及新闻资讯等领域：

1、技术平台与开源社区
GitHub: [https://github.com](https://github.com)
全球最大的代码托管平台，拥有大量开源的AI项目和库，例如TensorFlow、PyTorch等。

Hugging Face: [https://huggingface.co](https://huggingface.co)
提供强大的预训练模型、自然语言处理工具和社区支持。

Kaggle: [https://www.kaggle.com](https://www.kaggle.com)
数据科学竞赛和机器学习项目的社区平台，提供大量数据集和教程。

Papers With Code: [https://paperswithcode.com](https://paperswithcode.com)
将学术论文与代码结合，帮助开发者快速实现研究中的AI算法。

Awesome AI Lists: [https://awesomeopensource.com](https://awesomeopensource.com)
汇总了各种优秀的开源AI工具、框架和项目列表。

2、学术与研究机构
ArXiv: [https://arxiv.org](https://arxiv.org)
预印本论文平台，涵盖计算机科学、物理学等多个领域的最新研究成果。

Google Scholar: [https://scholar.google.com](https://scholar.google.com)
学术搜索引擎，用于查找论文和引用信息。

ACL Anthology: [https://aclanthology.org](https://aclanthology.org)
自然语言处理领域的权威论文数据库。

AI Research Labs:
DeepMind: [https://deepmind.com](https://deepmind.com)
OpenAI: [https://openai.com](https://openai.com)
Meta AI (FAIR): [https://ai.facebook.com](https://ai.facebook.com)

3、工具与框架
TensorFlow: [https://www.tensorflow.org](https://www.tensorflow.org)
谷歌开发的深度学习框架。

PyTorch: [https://pytorch.org](https://pytorch.org)
Facebook开发的动态计算图深度学习框架。

ONNX: [https://onnx.ai](https://onnx.ai)
开放神经网络交换格式，支持跨框架模型部署。

Colab: [https://colab.research.google.com](https://colab.research.google.com)
Google提供的免费Jupyter Notebook环境，支持GPU加速。

4、新闻与资讯
Towards Data Science: [https://towardsdatascience.com](https://towardsdatascience.com)
Medium上的数据科学和AI领域热门文章。

MIT Technology Review: [https://www.technologyreview.com](https://www.technologyreview.com)
关注前沿科技的新闻和分析。

Wired: [https://www.wired.com](https://www.wired.com)
科技领域的深度报道和趋势分析。

AI Weekly: [https://a16z.com/ai-weekly](https://a16z.com/ai-weekly)
来自Andreessen Horowitz的AI周报。

5、社区与论坛
Reddit r/MachineLearning: [https://www.reddit.com/r/MachineLearning](https://www.reddit.com/r/MachineLearning)
专注于机器学习的讨论社区。

Stack Overflow: [https://stackoverflow.com](https://stackoverflow.com)
编程问题解答平台，也包含许多AI相关的问题。

AI Stack Exchange: [https://ai.stackexchange.com](https://ai.stackexchange.com)
专门针对AI问题的专业问答社区。

Discord Communities:
Hugging Face Discord: [https://discord.gg/huggingface](https://discord.gg/huggingface)
Kaggle Discord: [https://kaggle.com/discussion](https://kaggle.com/discussion)

6、在线课程与教育
Coursera: [https://www.coursera.org](https://www.coursera.org)
提供斯坦福大学、DeepMind等机构的AI相关课程。

edX: [https://www.edx.org](https://www.edx.org)
提供哈佛、MIT等高校的AI课程。

Fast.ai: [https://www.fast.ai](https://www.fast.ai)
实用的深度学习课程，适合初学者。

YouTube AI频道:
Andrew Ng: [https://www.youtube.com/c/AndrewNg](https://www.youtube.com/c/AndrewNg)
Lex Fridman: [https://www.youtube.com/user/lexfridman](https://www.youtube.com/user/lexfridman)

7、商业与应用
NVIDIA Developer: [https://developer.nvidia.com](https://developer.nvidia.com)
提供GPU加速和AI开发的相关资源。

IBM Watson: [https://www.ibm.com/cloud/watson](https://www.ibm.com/cloud/watson)
IBM的企业级AI解决方案。

Microsoft Azure AI: [https://azure.microsoft.com/en-us/services/ai-machine-learning](https://azure.microsoft.com/en-us/services/ai-machine-learning)
微软提供的云AI服务。

AWS AI Services: [https://aws.amazon.com/ai](https://aws.amazon.com/ai)
亚马逊云的AI和机器学习服务。

以上资源覆盖了从技术到应用、从学术到实践的多个方面，希望对你的学习和工作有所帮助！如果你有更具体的需求或想了解某一方面的详细内容，可以随时告诉我。