10 份最佳机器学习和人工智能简报（2024 年 XNUMX 月）

有许多机器学习和人工智能时事通讯，下面我们精选其中最好的。这些使您能够及时了解最新的行业新闻、重要进展等。

当然，我们会亲自监控所有这些时事通讯，以确保始终保持行业领先地位。如果您想了解更多有关我们自己的时事通讯的信息 访问此页.

阿尔法信号 – 获取由专有算法识别的顶级研究模型的每周摘要，该算法识别世界一流研究人员讨论的最新主题。

人工智能颠覆者 – 由我们自己写的 Alex 麦克法兰. 人工智能（AI）将颠覆社会的几乎各个方面。 我们如何准备？

人为无知 – 这是查理郭手工制作的时事通讯，是为创始人撰写的。 这份时事通讯的好处是它真正关注主要的人工智能公告，并真正深入探讨各种人工智能问题。

数据灵丹妙药 -由 Lon Riesberg 撰写，Data Elixir 更专注于向业内人士，特别是数据科学家和工程师提供信息。 您可以了解机器学习的新工具以及职位发布。

数据机 – 这是由伦敦数据科学公司创始人 Carlos alg0 撰写的非常个性化的双周通讯。 了解 Carlos 正在阅读的有趣的人工智能书籍，以及他推荐的课程和文章。 这是技术性更强的时事通讯之一。

数据科学周刊 – 该时事通讯比我们介绍的其他时事通讯更加利基，因为它们专门专注于提供数据科学方面的精选新闻、工作机会以及培训机会。

深度学习周刊 – 顾名思义，本通讯重点关注深度学习技术，专为学术界和企业界的业内人士而设计。

指数视图 -由 Azeem Azhar 撰写，这是一份易于理解的每周时事通讯，重点关注新人工智能技术的影响，例如自动驾驶汽车、数据所有权、假新闻等。我们非常喜欢内容的广泛性，它关注所有关系到人类生存和整个社会福祉的主题。

导入AI – 这份每周通讯非常有趣，特别是对于非技术背景的人来说。 他们经常描述人工智能的现实世界用例，并讨论机器学习偏差等道德问题。 我们喜欢的一件事是他们确保强调为什么某些问题对整个社会很重要。 由 Jack Clark 撰写，他是以下网站的政策目录 OpenAI.

该算法 – 麻省理工学院技术评论 – 麻省理工科技评论为许多科技行业提供精选的新闻通讯，包括区块链、太空，当然还有人工智能。 该算法提供易于阅读的时事通讯，确保您随时了解行业的最新发展。 唯一的缺点是，除非您订阅《技术评论》，否则您无法阅读所有文章。

渐变色 – 本通讯采用独特的方法，不仅链接到人工智能领域的一些顶级发现，而且提供了简洁的总结、概述，更重要的是，讨论了新闻为何重要。 免费选项提供了很多好处，但他们也有付费版本。

基本事实 – 这是针对计算机视觉从业者的双周社区通讯。它是免费的，专注于为人工智能社区带来价值。作者的选择通常很有趣，并且提供了在其他地方不容易找到的分析。