正所谓三人行必有我师，学习不可能闭门造车，我们需要经常与外面的人交流，通过公开的学术论文，论坛等获取知识，讨论心得。
作者&编辑 | 言有三
学习的方法和渠道有千百种，这一次主要介绍国内外的优质论坛媒体，创作平台，问答社区，谈谈如何从众人的智慧中获取第一手资料进行学习。
1 贴吧论坛reddit等新闻资讯平台
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/
Reddit是一个社交新闻站点，类似于国内的贴吧，大佬频繁出没，想必大家已经不陌生了，很多的新闻都是第一时间从上面爆出。Reddit在美国可是流量仅次于Google、YouTube、Facebook、Amazon，排行第五的网站。
它最大的特点就是通过用户对各种主题的帖子进行分类，然后所有的Reddit用户对其投票，好的内容自然会被顶上去，这就是质量的保证。
reddit里面的内容按照看板来分类，所谓看板，即“A Reddit”，就是同样主题的内容了，我订阅了machinelearning和iphone这两个看板，所以首页出现的是这两块内容。
下面我们来看看machinelearning看板的内容：
下面有news，discussion，research，project等主题分类。
可以点击进相应的主题看看。
如果你想自己发表呢？就点击右侧的create post然后排版写作即可
没有复杂的编辑页面，这里本来就是一个讨论社区，不需要过于花哨，好的内容自然会被推荐上去的。
reddit更多玩法就需要自己探索了，我也是刚开始玩。
除了reddit这样的社区之外，其实还有很多的官方媒体也会经常发布内容，我经常看的是Google相关的新闻。
是谁站在人工智能/深度学习的最前沿，当然是Google，从Google的官方获取最新的资讯绝对是没毛病的。
Google News：https://news.google.com/news/section?q=Machine%20Learning
这些年看过的DeepMind团队的文章少说也有50篇以上，没有哪个团队比它们更值得被关注。
DeepMind：https://deepmind.com/blog/
国外相关的还有deeplearning.ai，openai，fastml等等。
deeplearning.ai: https://www.deeplearning.ai/
openai: https://openai.com/
fastml: http://fastml.com/
其实我觉得一般人不会有精力关注的，不如等国内媒体报导，国内有很好的移动端优质资讯媒体，微信公众平台/今日头条等。
关于一些AI方向的公众号，之前已经推荐过，大家可以点击或者扫码阅读。
【杂谈】天下苦公众号久矣，如何利用这几类公众号进行深度学习？
2 内容创作平台Medium
https://medium.com/
Reddit是一个大杂烩，什么都有，读最新的消息当然首选Reddit，但是如果要读好文章，就得来Medium，收费订阅制，这一点我很喜欢，尊重优质创作者。
Medium是由Blogger和Twitter联合创始人埃文·威廉姆斯(Ev Williams)创办的内容创作平台，如果读者足够细心，就会发现机器之心等平台的大量翻译文章都来自于这里。
许多企业都采用Medium作为全公司或其中一个项目的博客发布平台，包括Airbnb，Facebook，Kickstarter，Udacity，Block.one，Square，Towards Data Science等等，Towards Data Science也是国内的一众自媒体平台经常翻译博客的地方。
Medium是一个基于主题(topic)的创造平台，这也是它最大的特色，其实跟reddit或者说所有的内容平台都是一样的，注册的时候选择好感兴趣的主题，后面机器学习算法就会给你推荐，我选择了science，technology，programming等主题。
在Medium，是先有主题然后才有文章，而不是先有文章然后再添加主题，也就是说大家来到一个主题下面写文章，而不是写完了给它打标签，主题被放在collection中，如下。
创建主题的权限只开放给少数人，创作者的个人属性被弱化，内容非常集中地围绕着主题而生产，带来的好处就是更高的质量，总之这是一个更注重内容而非人的群体协作型平台，与维基百科很像嘛。
怎么保证质量呢，用户通过阅读，可以给予好文章投票，当分数达到一定分值，就会被往更靠前的位置推荐，在这里，与reddit的一个不同之处在于，就算不是热门内容，只要质量高，也会被顶上去。
正是依靠这样的推荐系统刷掉了劣质文章，从而维持较高的质量。
前面说过很多的企业都使用Medium作为博客系统，我们常常从Towards Data Science公司阅读一些内容，下面是它的机器学习的板块。
https://towardsdatascience.com/machine-learning/home
有最新文章，一周精选，各类主题(deep learning/self driving)等。
在medium，你可以收获优质的内容，同时依靠自己的创作获得收入，推荐有时间的朋友可以多关注。
国内类似的内容创作平台那就多了去了，免费的有csdn，简书等，付费的有gitchat，极客时间等，不过美国人都做不好的付费阅读，国人的希望还真的不大，好在技术是个硬通货，我是真心希望微信公众号能把付费阅读做好的，这样我会更有动力创作好的内容。
3 问答社区Quora与知乎
https://www.quora.com/
quora就是美版知乎，知乎就是国产quora，不过知乎的功能还是要更多一些，不过问答仍然是最核心的功能。
由于网络，语言等问题，我觉得大家也不用上quora了，用好知乎就对了。在这里没必要去介绍知乎是什么了吧，说说它的最重要的一些功能吧。
3.1 提问与回答
这是它的初心，也是最重要的功能，大家可以去提问，会被推荐给合适的人。个人可以在创作者中心看到一系列问题了，这是我的后台，快有1500个问题没有答了，精力有限只能选择很有意义并且自己会的答。
另外，如果你想勾搭大佬，还可以进行付费提问，毕竟大佬的时间更加宝贵嘛。下面就是我的一个付费回答，付出劳动获得知识的尊重，对创作者来说是很好的。
3.2、专栏
知乎专栏大概是除了教材之外整理知识最系统的几个地方之一了，至少大部分人创建专栏的初衷都是针对某一方面的内容进行持续创作。
而且专栏相对于微信公众号的一个好处就是可以修改更新，别的不多说了，给大家推荐一些专栏吧。筛选从文章的质量，文章的原创性，文章的数量，文章的可读性等4个方向进行筛选。
(1) 质量要求是紧随研究前沿，有一定的理论水平。
(2) 原创性要求文章多为自己原创而不是第三方投稿。
(3) 文章数量要求专栏有能力持续输出，覆盖较广的范围。
(4) 文章需要有条理有连续性，不是想到什么就写什么。
机器之心：https://zhuanlan.zhihu.com/jiqizhixin
paperweekly:https://zhuanlan.zhihu.com/paperweekly
SIGAI人工智能讲堂:https://zhuanlan.zhihu.com/c_201634018
深度学习大讲堂：https://zhuanlan.zhihu.com/dlclass
超智能体:https://zhuanlan.zhihu.com/YJango
阿里机器智能:https://zhuanlan.zhihu.com/c_179394357
等等，太多了，不做一一介绍。
也献上我们的专栏吧。
有三AI学院：https://zhuanlan.zhihu.com/c_151876233
还有一系列子专栏，可以自取。
3.3、知乎live
就是直播了，虽然直播平台很多，知乎的相对来说会更加有保障一些吧，毕竟创建live有一定的门槛。
除了上面说的贴吧论坛，创作平台，问答社区，还有很多其他的学习渠道，包括arxiv等论文平台，github等技术社区，kaggle等比赛社区。
【杂谈】如何学会看arxiv.org才能不错过自己研究领域的最新论文？
【杂谈】从GitHub上星星最多的男人开始发GitHub综述资料
作为技术人员，多读多写，总会受益无穷的。以上就是我关于贴吧论坛，创作平台，问答社区的一些看法，希望能够帮助大家。
2019年有三AI春季度培养计划已经过去一个多月，正在深度学习篇学习中，有需要的可以点击图片了解信息，添加微信咨询。我的初衷很简单，系统性带出少数几个学生，成为有三AI的种子。
网易云课堂《有三说深度学习》已经更新了10课，作为公众号图文内容的辅助，会有更多细节的讲述，感兴趣的同学可以点击图片获取。
有三AI知识星球组建了，会在里面随时分享更多好用，好玩的知识噢，已经先后有国内各大互联网公司的大咖加入，还有很多优秀的自媒体个人，相信大家都认识的就不做过多介绍了。
感谢各位看官的耐心阅读，不足之处希望多多指教。后续内容将会不定期奉上，欢迎大家关注有三公众号 有三AI！
519
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
