这个是我看到过对AI知识总结最全面的，更多的是介绍数学原理和推导，可以当查阅手册
这个也是各种机器学习知识，感觉更适合面试复习
https://www.cnblogs.com/pinard/
刘建平博客也是经典，配套李航的《统计学习方法》学习（现在的新版叫《机器学习方法》）
https://zh-v2.d2l.ai/index.html
这个是李沐的基于pytorch的深度学习实战，应该大家都知道。我是对应着李沐的花书看的，也可以配套再B站的视频。
复旦邱锡鹏的《神经网络与深度学习》，类似于花书，但是花书有点晦涩加上英译中感觉有点不友好。这个可以搭配B站上邱锡鹏的视频。
https://github.com/zonechen1994/CV_Interview
面向CV的面试题，里面涉及不少机器学习和深度学习的面试知识点
https://datawhale.feishu.cn/docs/doccn0AOicI3LJ8RwhY0cuDPSOc#U5roIm
非常全面的人工智能培养方案，涉及数据分析、推荐系统、CV和NLP。有各种开发工具的学习，非常适合各个领域的入门。Datawhale的公众号做得也很好，推荐关注
https://mp.weixin.qq.com/s/5CRVEM4erhUoWkySv5GxGw
一个公众号做的各种机器学习、数据挖掘的知识点总结，十分简洁适合碎片化阅读
这个是我刷数据结构与算法的网站，200多道题目，讲解的很清楚，python也有对应实现的版本
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400
Python我是对着廖雪峰这个网站学的，这个也应该是大家都知道的
https://www.heywhale.com/home/column/5fe6aa955e24ed00302304e0
学习大数据开发工具spark的网站，pyspark是基于python的。
https://www.bilibili.com/video/BV1Vt411z7wy
一天学会MySQL数据库，可以与人工智能培养方案里面的MySQL教程搭配学习，并参考《MySQL必知必会》这本书
另外一些推荐的书：
有些书前面都提到了，属于非常经典的书籍，包括周志华的西瓜书，基本上学过机器学习课程的应该都听说过。额外推荐一些我学习中有用过的书：
《利用python进行数据分析》：这个我是当学习numpy和pandas的
《PRML：模式识别与机器学习》：机器学习圣经，但是真的好晦涩，我看了前面几章就看不下去了，这几章对我理解机器学习中的贝叶斯和概率有很大帮助
《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》：这个我只是粗略地看了一下，主要了解Scikit-learn
《百面机器学习》：这个也算是经典书籍，可以对应深度学习500问的github一起复习面试知识点
《推荐系统实战》：项亮的这本书基本上入门推荐系统的人人安利，我还没看过不做评价列入to do list
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