#юмор
Слайд из одного ML-курса...

#забавно
Мотиватор про Ньютона и эпидемию...
https://www.washingtonpost.com/history/2020/03/12/during-pandemic-isaac-newton-had-work-home-too-he-used-time-wisely/

#эпидемия
Уже и Министерство рекомендует... а МГУ пока держится;)
https://www.interfax.ru/russia/699221

#эпидемия
Неограниченное дистанционное образование:
https://knife.media/coursera-covid/

#конференция
В копилку мероприятий по ИИ в РФ:
http://caics.ru

#курсы
Из занятных курсов для начинающих, которые "не на слуху", можно отметить курс Стивена Скиены (да, у этого легендарного алгоритмиста есть курс и по DS). Из минусов - плохая ML-часть (последние лекции совсем примитивные), из плюсов - часть про визуализацию (кстати, там хорошая корреляция с моим курсом).
https://www3.cs.stonybrook.edu/~skiena/519/

#TeX
Забавная штука - когда-то мне это было нужно. Рисуешь математический символ, он распознаётся и подсказывается LaTeX-команда. Только, если честно, я ожидал, что можно рисовать целую формулу.
http://detexify.kirelabs.org/classify.html

#курсы
Ещё про нераскрученные курсы... У всем известного Эндрю Ына был научный руководитель - Майкл Джордан. Свои первые курсы Эндрю во многом скопировал у учителя (это на мой субъективный взгляд). Сейчас курсы Эндрю всемирно известны, а про первоисточник многие забыли... Можно посмотреть - CS 281A / Stat 241A Statistical Learning Theory (Fall 2002). Курс старый, но большинство тем не потеряли актуальности.
https://people.eecs.berkeley.edu/~jordan/courses/281A-fall02/

#конференции
Список летних научных школ по ML/DL/RL, если конечно их теперь не отменят, можно посмотреть здесь (вместе с материалами прошлых школ):
https://github.com/sshkhr/awesome-mlss

#книги
Из-за последних событий Кэмбридж сделал открытый доступ к своим книгам. Например, можно почитать издание этого года классики Mohammed J. Zaki, Wagner Meira, Jr "Data Mining and Machine Learning: Fundamental Concepts and Algorithms" или книгу известных специалистов по анализу сложных сетей Filippo Menczer, Santo Fortunato, Clayton A. Davis "A First Course in Network Science".
https://www.cambridge.org/core/what-we-publish/books

#курсы
Раз уж я занялся пролистыванием классических ML-курсов, то вот ещё один - от легендарного Алекса Смоллы Advanced Introduction to Machine Learning. Неплохой подбор тем, есть Manifold Learning (сейчас уже немного забытый), VC и графические модели.
http://www.cs.cmu.edu/~bapoczos/Classes/ML10715_2015Fall/index.html

#курсы
Попросили порекламировать ютуб-канал, что я с удовольствием делаю. Бесплатные лекции по машинному обучению в "живом исполнении", темы интересные, а лекций скоро будет больше...
https://www.youtube.com/channel/UCcY6LFZNgZHR2skk4K_-PKw/videos