数据集

  1. ImageNet：全球广泛应用的视觉识别数据集，用于分类、目标检测、图像标注等研究，尤其在深度学习模型训练上应用广泛。
  2. COCO（Common Objects in Context）：用于物体识别和图像标注任务，图像带有精准的物体分割和位置标注，适合多物体检测。
  3. MNIST：包含手写数字的图像数据集，常用于机器学习和深度学习入门。

研究机构

  1. OpenAI：致力于构建安全的人工智能，研究领域涵盖自然语言处理、深度学习等。
  2. Google Brain：专注于人工智能和深度学习前沿技术，推出了众多知名研究成果，如BERT模型等。
  3. Facebook AI Research (FAIR)：研究领域广泛，主要研究方向包括计算机视觉、自然语言处理、对话系统等。

技术博客

  1. Medium - Towards Data Science：提供AI、机器学习等主题的深入解读和教程，适合初学者和研究者。
  2. KDnuggets：提供数据科学、机器学习趋势、工具和教程，是从业者交流的重要平台。
  3. Distill.pub：专注于视觉化AI研究，解释难懂的AI和机器学习原理，以简明的视觉化方式呈现。

顶级会议

  1. NeurIPS：机器学习和人工智能领域的顶级会议，涵盖深度学习、强化学习、认知科学等研究成果。
  2. CVPR：计算机视觉领域的领先会议，涵盖图像识别、3D重建、视觉和模式识别等前沿技术。
  3. ICML：致力于机器学习研究，汇集全球研究者，展示最新算法、理论和应用成果。

期刊

  1. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems：刊登神经网络和学习系统领域的研究。
  2. Journal of Machine Learning Research (JMLR)：涵盖机器学习方法、理论及其应用。
  3. Pattern Recognition：专注模式识别领域，是图像处理和计算机视觉领域的重要期刊。