打开人工智能大门：AI教程汇总

以下是一些广泛涵盖人工智能领域的教程和资源汇总：

1. 机器学习和深度学习教程：
– Andrew Ng的Coursera课程《机器学习》：https://www.coursera.org/learn/machine-learning
– 吴恩达的Coursera课程《深度学习专项课程》：https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
– Fast.ai的深度学习课程：https://www.fast.ai/
– 神经网络与深度学习（Michael Nielsen）：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

2. 自然语言处理教程：
– 斯坦福大学CS224n课程：https://web.stanford.edu/class/cs224n/
– 斯坦福大学CS224d课程：http://cs224d.stanford.edu/
– 自然语言处理 with PyTorch（斯坦福大学）：https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs224n/cs224n.1194/

3. 计算机视觉教程：
– 吴恩达的Coursera课程《深度学习专项课程-计算机视觉》：https://www.coursera.org/specializations/deep-learning#courses
– 《计算机视觉》（Fei-Fei Li等）：http://vision.stanford.edu/teaching/cs231n/

4. 强化学习教程：
– David Silver的课程《强化学习》：http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching.html
– OpenAI Gym的文档：https://gym.openai.com/docs/

5. Kaggle教程和竞赛：
– Kaggle入门教程：https://www.kaggle.com/learn/overview
– Kaggle竞赛：https://www.kaggle.com/competitions

6. TensorFlow和PyTorch教程：
– TensorFlow官方文档：https://www.tensorflow.org/guide
– PyTorch官方文档：https://pytorch.org/tutorials/

7. 人工智能伦理和道德：
– 约翰霍普金斯大学的《人工智能伦理》（Coursera）：https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone
– AI Now Institute的研究和出版物：https://ainowinstitute.org/

以上是一些免费和付费的人工智能教程和资源。许多大学和在线教育平台也提供相关课程。