Aprender IA y aprendizaje automático en línea es difícil porque los recursos disponibles están demasiado dispersos o ocultos detrás de muros de pago. Por casualidad encontré AI/ML Bookshelf, una colección de libros de código abierto en GitHub, que reúne 13 libros clásicos sobre IA y aprendizaje automático que se pueden compartir de forma gratuita. Cubre temas centrales como preguntas de entrevistas de aprendizaje profundo, los fundamentos de grandes modelos de lenguaje, aprendizaje de refuerzo y los fundamentos matemáticos del aprendizaje automático, así como contenido de vanguardia como ingeniería práctica de palabras clave y aprendizaje de refuerzo de múltiples agentes. GitHub: https://t.co/gRWqDR8FCA Cada libro incluye una breve introducción para ayudarte a encontrar rápidamente el contenido que necesitas. Por ejemplo, "Entrevistas de Aprendizaje Profundo" incluye más de 400 preguntas de entrevista cuidadosamente seleccionadas, mientras que "Math4ml" utiliza ejemplos intuitivos para explicar el álgebra lineal y la teoría de la probabilidad. Todos los libros son versiones que los autores han permitido compartir libremente. Se pueden previsualizar directamente en GitHub o descargar a su dispositivo local para leerlos. Los estudiantes que estén aprendiendo IA pueden guardarlos en sus favoritos para futuras consultas.
