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Moving Forward - Resources for you

在本附录中，我们附上了一份重要链接列表，这些链接指向可通过互联网访问的各种区块链和人工智能 ( AI )相关资源。以下资源将有助于你在本书范围之外进一步学习。

这些资源将通过识别新的在线资源，为您提供更深入的见解，帮助您进一步获得区块链和人工智能方面的技能和经验。有了这项技能，你可以将本书中提出的概念和技术与现实世界的问题联系起来，并在附录中提到的区块链和人工智能社区的帮助下，以合作的方式解决这些问题。

在本附录中，我们将涵盖以下主题:

  • 区块链资源
  • 人工智能资源

区块链资源

我们希望这本书已经为你提供了区块链基本概念的基本知识，随后是在区块链上构建应用程序所需的实践知识，如以太坊和 Hyperledger。为了让你更进一步，我们正在分享一些更重要的资源，以深入研究其他区块链平台和协议。

在接下来的章节中，你将浏览一份详尽的网络资源清单，这些资源是你在本书中学到的知识之外的技能提升所需的。

牛逼的区块链

GitHub 上的这个资源库是一个为顶级区块链平台管理的资源列表。它还列出了研究文章、案例研究、书籍等的最佳链接。您可以使用以下链接访问 GitHub 上的 Awesome 区块链库:https://github.com/yjjnls/awesome-blockchain。

新闻

区块链是最敏捷的行业之一，几乎每天都在转型。如果你对最新信息感兴趣，我推荐你关注以下几个最好的新闻编辑室:

  • 以太坊新闻周:如果你是一个有抱负的以太坊开发者，我强烈建议你注册这份令人敬畏的时事通讯。Evan Van Ness 在寻找最佳链接方面做得非常出色，让您了解以太坊社区的每周动态。您可以在此订阅以太坊新闻周:【https://www.weekinethereum.com/。
  • Blockmanity : 我建议在 Blockmanity 网站上保持一个开放的标签，以保持更新。网站链接是 https://blockmanity.com/T5T7。
  • coin telegraph:coin telegraph 是我个人订阅的最早的加密新闻媒体之一，提供业内各个领域所有区块链新闻的最新信息。我建议在这里也保持一个开放的标签。网站链接是 https://cointelegraph.com/T5T7。

**## 团体

如果没有遍布全球的社区，区块链将一无是处。成为当地社区的一员对于发现工作机会和学习最新的技术和商业知识是非常重要的，其中一些是主流新闻编辑室所不关注的。根据我的观察，我推荐一些在区块链首都班加卢鲁举行的最好的聚会。除了基于孟加拉语的聚会，我也分享一些方便的链接来帮助你识别全球的区块链聚会:

  • 区块链印度:在 2016 年和 2017 年期间，这个区块链社区是自印度区块链发展以来最活跃的社区之一。您可以继续关注他们的 telegram 社区，了解您附近任何即将举行的开发者聚会或会议的更新。社区的网址是 https://blockchainedindia.com/*。 *** Namma Blockchain :这是一个位于孟加拉鲁鲁的紧密团结的区块链开发者和初创企业社区，专注于技术、去中心化和展示最新产品。它由印度最早的研发 ( 研发& D )机构之一的艾库门科技有限公司(Aicumen Technologies Inc .)主持，自 2017 年以来一直致力于区块链和人工智能的研究。如果你住在孟加拉鲁鲁附近，我推荐你加入这个 meetup 群。如果我在附近，你可能会偶尔看到我参加这个聚会！在https://www.meetup.com/Namma-Blockchain/加入 Namma 区块链聚会。T12】 面向印度以外读者的区块链 meetup:如果你正在印度以外的地方阅读这本书，Meetup.com 链接、https://www.meetup.com/topics/blockchain/可以非常有助于识别你附近的区块链 meetup 群。一些最好的国际区块链聚会团体分布在纽约、伦敦、新加坡、多伦多、苏黎士、旧金山、柏林和其他主要的 IT 中心。**

****## 典型的博客

阅读博客可以帮助我们从世界各个角落了解区块链技术的最新趋势。在这一节中，我推荐一个必读的博客网站，你可以在闲暇时浏览，捕捉新的设计模式、用户体验()视角，还可以了解在几个区块链上去中心化应用 ( DApps )的开发。

*Hackernoon*:Hackernoon 是我最喜欢的网站，可以了解区块链的最新消息。它不仅仅限于技术职位，因为该网站还侧重于经济方面和区块链技术的其他各个方面。请在 https://hackernoon.com/的T5 拜访黑客。**

**## 设计

现在让我们探索保持 DApp 设计技能所需的资源。

ConsenSys Design :如果你是一名有抱负的开发人员，希望在区块链找到一份工作，或者是一名产品经理，希望领导一个区块链团队，了解设计一个亲客户的 UX 的挑战是非常必要的。ConsenSys Design 的使命是揭开这些障碍，在区块链应用中实现更好的 UX 策略。在 ConsenSys Design 网站上，您会发现一些很棒的文章和一些开源项目，包括产品演示。网站在https://consensys . design。

开发和操作方法

接下来，我们将探索保持您的 DApp 发展技能所需的资源。

简单如水(Simple as Water):简单如水(Simple as Water)是一个社区驱动的网站，为从初学者到专家的每个人提供简单易懂的教程。该网站由 Hackernoon 的顶级贡献者之一 Vaibhav Saini 创建，是开发人员了解和构建各种 web3 堆栈应用程序的首选网站，包括以太坊、比特币、IPFS、Libp2p 等。你也可以在这里找到我的一些文章。该网站可在 https://simpleaswater.com/*访问。*

**既然我们已经讨论了区块链资源，现在让我们探索人工智能的学习材料和社区。

人工智能资源

AI 是一片汪洋，正在成长为自己的产业。我们希望这本书向您介绍了理解为下一个经济构建智能应用程序所需的基础知识和基本信息。在接下来的部分中，我将为您提供一些链接和信息，帮助您更深入地使用不同的人工智能技术构建创新的复杂应用程序。

从人工智能开始的一体化列表

现在让我们来探索将帮助你获得更多实用人工智能知识的资源。

令人敬畏的人工智能:GitHub 上的这个知识库是你的一站式链接。它致力于以合作的方式在线记录所有的人工智能资源。您可以在https://GitHub . com/owainlewis/awesome-artificial-intelligence访问 GitHub 资源库。****

**## 个案研究

现在让我们来探索一些资源，它们将帮助你理解人工智能在改变生活的场景中的影响。

谷歌的实验 : 谷歌的这个专用页面展示了人工智能案例研究的精选列表，这些案例研究对于观察人类和人工智能如何共存以解决有趣的挑战非常有帮助。网站位于 https://experiments.withgoogle.com/collection/aiT5T7。

团体

现在，让我们来探索有助于您与印度一些最好的社区建立联系的资源。除了基于孟加拉语的聚会，我也分享一些方便的链接来帮助你识别全球的人工智能聚会:

  • Applied Singularity:作为印度一个紧密团结的社区，Applied Singularity 是一群志同道合的人，他们使用人工智能、物联网和生物技术，旨在为技术奇点创建一个完美的生态系统，并利用其进步。他们的应用程序提供最新期刊和最佳读物的信息，并非常积极地发布任何相关的印度工作机会。您可以在这里访问应用程序，探索更多功能，并与活跃的社区取得联系:【https://appliedsingularity.com/app/】T4。 *** 印度以外的人工智能聚会 : 如果你正在印度以外的地方阅读这本书，Meetup.com 链接、可以非常有助于识别你附近的人工智能聚会团体。一些最好的国际区块链聚会团体分布在纽约、圣保罗、伦敦、巴黎、特拉维夫、伊斯坦布尔、多伦多、山景城(加州的一个城市)、柏林和其他主要的 IT 中心。**

**## 典型的博客

现在，让我们来探索有助于您提升数据科学能力的资源。

走向数据科学 : 作为一名技术专家，我更喜欢一个能让我了解人工智能技术最新趋势的博客，而不用一直钻研研究。《走向数据科学》是最好的媒体出版物之一，由全球人工智能社区推动，分享人工智能方面的想法、代码和最佳实践。该博客可在 https://towardsdatascience.com/*访问。*

**### 研究

现在，让我们来探索一些资源，这些资源将帮助您掌握人工智能领域的最新研发进展:

  • arXiv 最近的人工智能论文 : 如果你是一名研究学者，需要随时关注人工智能领域的最新论文，这是你的首选网站。它列出了所有人工智能论文提交的日期分类。下面是访问 arXiv 上最新 AI 相关论文的具体网址:【https://arxiv.org/list/cs.AI/recent。
  • 这是我获取人工智能市场趋势最新信息的链接。如果你是一个决策者，正在阅读这本书，我强烈推荐你继续关注这本书！网站可从这里进入:【https://aitopics.org/】*。*

**### 开发和操作方法

现在让我们探索 Kaggle 上的资源，这些资源将帮助您提升作为数据科学家所需的实际实施技能。它们如下:

  • Kaggle 上的动手 Python 教程 : 作为一个想进入 AI 行业的人，你需要对 R 或者 Python 非常熟悉。最近，对 Python 的需求增长非常迅速。因此，我建议你掌握编程，成为 Python 的多面手。虽然有很多 Python 教程，但我认为 Kaggle 的这篇教程将提供足够的基础 Python 知识，以及使用 Kaggle 平台基本特性的知识。你可以在这里报名参加课程:【https://www.kaggle.com/learn/python】T5T7。

  • Kaggle 上的机器学习实践介绍:这是由 Dan Becker 教授的入门课程，概述了机器学习的基本概念。该课程教授所需的基本动手机器学习技能。您将学习如何使用 Kaggle 平台的特性构建模型、验证模型并优化它。你还将接触到 Kaggle 上的比赛，以及如何提交参赛作品。您可以在这里报名参加课程:【https://www.kaggle.com/learn/intro-to-machine-learning】*。 *** Kaggle 上的中级机器学习(Intermediate Machine Learning):Alexis Cook 的这个微型课程让你接触到数据科学中的真实情况。它将帮助您解决数据泄漏问题，编写更好的测试程序，并优化您的模型。参加面试前不要错过本课程，因为它可以帮助您准备一些基于优化的质量问题陈述。您可以在这里报名参加课程:【https://www.kaggle.com/learn/intermediate-machine-learning】。* *关于熊猫的微课 : 熊猫被尊为数据分析的瑞士军刀。Aleksey Bilogur 的这一实践课程将教您如何使用该库进行数据操作。你可以在这里报名参加课程:【https://www.kaggle.com/learn/pandas】T5T6T8】。 Kaggle 上的深度学习课程:这是我给那些想学习深度学习的人的推荐。Dan Becker 的这个微型课程将教你新的实践技能，同时使用 TensorFlow 和 Keras 进行图像处理和深度学习技术的其他方面。您可以在这里报名参加课程:【https://www.kaggle.com/learn/deep-learning】。*******

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