前言
這次的內容很短，僅僅是記錄下一些資料向的內容而已。（反正看到好的就慢慢新增內容唄~）
搜索
- 搜索相關人工智能任務：https://paperswithcode.com/sota
（包含論文、可能有的代碼和衡量指標，真的好用，大力推薦！！！！！）
數據集
-
中文文本數據集來源：http://tcci.ccf.org.cn/conference/2018/taskdata.php#td
（如果是做NLP相關內容，想要數據集都可以先看看這裏。） -
語音數據集：https://voice.mozilla.org/zh-CN/datasets
（中文部分還不是很完善，似乎還在積極收集中…） -
百度知道問答數據集：https://github.com/liuhuanyong/MiningZhiDaoQACorpus
（新星吧~~）
模型
-
tensorflow部分模型實現：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research
（這部分，感覺還好，因爲是基於之前版本tensorflow寫的，所以有些API不夠新，但是作參考還是足夠的。） -
騰訊開源詞向量模型：https://ai.tencent.com/ailab/nlp/embedding.html
（怎麼說呢，畢竟只能使用不能夠進行微調，還是有些遺憾的…） -
bert模型：https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm
（作爲上游embedding層，中文相關NLP任務我個人使用的多些。）
教程
- Keras入門：https://www.coursera.org/specializations/tensorflow-in-practice
（雖然我用torch多點，但是這個教程介紹的真的挺細緻的，demo又多，感覺對學習Keras很有幫助。別問爲什麼不搞原生tensorflow，實在是看的頭暈。）