AI や機械学習をオンラインで学ぶのは、利用可能なリソースが散在していたり、有料の壁の背後に隠れていたりするため困難です。 私はたまたま、GitHub 上のオープンソースの書籍コレクションである AI/ML Bookshelf を見つけました。そこには、無料で共有できる 13 冊の古典的な AI および機械学習の本が集められています。 ディープラーニングの面接の質問、大規模言語モデルの基礎、強化学習、機械学習の数学的基礎などのコアトピックに加え、実践的なプロンプトワードエンジニアリングやマルチエージェント強化学習などの最先端のコンテンツもカバーしています。 GitHub: https://t.co/gRWqDR8FCA 各書籍には簡単な紹介が付いており、必要なコンテンツをすぐに見つけることができます。例えば、「Deep Learning Interviews」には厳選された400以上のインタビュー質問が掲載されており、「Math4ml」では直感的な例を用いて線形代数と確率論を解説しています。 すべての書籍は、著者が自由に共有することを許可したバージョンです。GitHubで直接プレビューしたり、ローカルデバイスにダウンロードして読んだりできます。AIを学習中の学生は、ブックマークに登録して後で参照することができます。
