10 篇最佳機器學習與人工智慧通訊（2024 年 XNUMX 月）

有許多機器學習和人工智慧時事通訊，以下我們精選其中最好的。這些使您能夠及時了解最新的行業新聞、重要進展等。

當然，我們會親自監控所有這些時事通訊，以確保始終保持行業領先地位。如果您想了解更多有關我們自己的時事通訊的信息 訪問此頁.

阿爾法信號 – 獲取由專有算法識別的頂級研究模型的每週摘要，該算法識別世界一流研究人員討論的最新主題。

人工智能顛覆者 – 由我們自己寫的 亞歷克斯 麥克法蘭. 人工智能（AI）將顛覆社會的幾乎各個方面。 我們如何準備？

人為無知 – 這是查理郭手工製作的通訊，是為創辦人撰寫的。 這份時事通訊的好處是它真正關注主要的人工智慧公告，並真正深入探討各種人工智慧問題。

數據靈丹妙藥 -由 Lon Riesberg 撰寫，Data Elixir 更專注於向業內人士，特別是數據科學家和工程師提供信息。 您可以了解機器學習的新工具以及職位發布。

數據機 – 這是由倫敦數據科學公司創始人 Carlos alg0 撰寫的非常個性化的雙週通訊。 了解 Carlos 正在閱讀的有趣的人工智能書籍，以及他推薦的課程和文章。 這是技術性更強的時事通訊之一。

數據科學周刊 – 該時事通訊比我們介紹的其他時事通訊更加利基，因為它們專門專注於提供數據科學方面的精選新聞、工作機會以及培訓機會。

深度學習周刊 – 顧名思義，本通訊重點關注深度學習技術，專為學術界和企業界的業內人士而設計。

指數視圖 -由 Azeem Azhar 撰寫，這是一份易於理解的每週時事通訊，重點關注新人工智能技術的影響，例如自動駕駛汽車、數據所有權、假新聞等。我們非常喜歡內容的廣泛性，它關注所有關係到人類生存和整個社會福祉的主題。

導入人工智能 – 這份每週通訊非常有趣，特別是對於非技術背景的人來說。 他們經常描述人工智能的現實世界用例，並討論機器學習偏差等道德問題。 我們喜歡的一件事是他們確保強調為什麼某些問題對整個社會很重要。 由 Jack Clark 撰寫，他是以下網站的政策目錄 OpenAI.

該算法 – 麻省理工學院技術評論 – 麻省理工科技評論為許多科技行業提供精選的新聞通訊，包括區塊鏈、太空，當然還有人工智能。 該算法提供易於閱讀的時事通訊，確保您隨時了解行業的最新發展。 唯一的缺點是，除非您訂閱《技術評論》，否則您無法閱讀所有文章。

梯度 – 本通訊採用獨特的方法，不僅鏈接到人工智能領域的一些頂級發現，而且提供了簡潔的總結、概述，更重要的是，討論了新聞為何重要。 免費選項提供了很多好處，但他們也有付費版本。

基本事實 – 這是針對電腦視覺從業者的雙週社群通訊。它是免費的，專注於為人工智慧社群帶來價值。作者的選擇通常很有趣，並且提供了在其他地方不容易找到的分析。