人工智能（AI）

1、在线课程

- [Coursera](https://www.coursera.org/)：提供多个顶级大学的人工智能课程。

- [edX](https://www.edx.org/)：提供来自全球顶尖大学的人工智能和机器学习课程。

- [Google AI](https://ai.google/)：Google 提供的人工智能课程和资源。

2、书籍

- [《人工智能：一种现代的方法》](https://www.cs.ubc.ca/~murphyk/MLbook/)：由 Stuart Russell 和 Peter Norvig 编写的经典教材。

- [《深度学习》](http://www.deeplearningbook.org/)：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的深度学习领域权威书籍。

3、研究论文和期新澳门天天开彩二四六免费刊

- [arXiv](https://arxiv.org/)：一个预印本服务器，提供计算机科学、数学、物理学等多个领域的研究论文。

- [JMLR](http://www.jmlr.org/)：机器学习研究期刊。

4、开源项目和工具

- [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)：Google 开发的开源机器学习框架。

- [PyTorch](https://pytorch.org/)：Facebook 开发的开源机器学习库。

5、在线社区和论坛

- [Reddit](https://www.reddit.com/r/MachineLearning/)：机器学习社区，分享最新的研究和讨论。

- [Stack Overflow](https://stackoverflow.com/)：编程问答网站，可以找到许多关于人工智能的问题和答案。

量子计算

1、在线课程

- [Qiskit Global Summer School](https://qiskit.org/education/)：IBM 提供的量子计算在线课程。

- [edX Quantum Computing](https://www.edx.org/learn/quantum-computing)：edX 上的量子计算课程。

2、书籍

- [《量子计算：基础与应用》](https://www.cambridge.org/core/books/introduction-to-quantum-computing/4B7BEA4D0EF1E5A4D1D4B44D9A0BF7B6)：Michael A. Nielsen 和 Isaac L. Chuang 合著的量子计算入门书籍。

3、研究论文和期刊

- [arXiv Quantum Physics](https://arxiv.org/list/quant-ph/recent)：arXiv 上的量子物理预印本。

4、开源项目和工具

- [Qiskit](https://qiskit.org/)：IBM 开发的开源量子计算框架。

- [Cirq](https://quantumai.google/cirq)：Google 开发的开源量子计算库。

5、在线社区和论坛

- [Quantum Computing Stack Exchange](https://quantumcomputing.stackexchange.com/)：量子计算问答社区。

- [Quantum Computing subreddit](https://www.reddit.com/r/quantumcomputing/)：Reddit 上的量子计算社区。

这些资源可以帮助你深入了解人工智能和量子计算的基础知识、最新研究和实践应用，虽然这些资源是免费的，但某些课程可能需要注册账户以访问全部内容。