我的人机交互（HCI）学习地图（有时间就写，持续更新）
来自: 张小鱼(experience shapes me unique)
Update：
2021-4-12：对于AI/机器学习感兴趣的小朋友，可以点进这个书来看一下，适合学过数学分析、概率论、线性代数的朋友们。https://book.douban.com/review/13384805/。作为选读材料。
2021-3-31：推荐对于数字人文感兴趣的朋友（有志于文博类交互设计的朋友可以看的一个综述式讲座https://www.coursera.org/learn/humanidades-digitales/home/welcome）
2021-3-29：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3290605.3300432
2021-3-26：分享一篇关于NLP和HCI的内容，我的翻译，给对于AI方向HCI有兴趣的朋友看：https://zhuanlan.zhihu.com/p/359943388
2021-3-23：添加了开发者学习地图，转自github
2021-3-20：“知识补充”板块增加了一份技术向成长路径。
2021-3-19：在“知识补充”板块新增“机器学习”部分，供有兴趣的读者来进行学习。增加了bulletin board，用来展出近期的学术会议信息（线上为主）。【短期预告】下周预计会增加一个“文献计量”的板块，从大数据角度来看HCI领域目前的热点领域和热点话题、明星学者、合作网络。
2021-3-18：新增“经验方法”板块，搜集一些有用的经验贴。
2021-3-16：增加了“书籍类”板块，添加了一些书籍。
2021-3-13：增加了“选校信息”板块；增添了一些“课程+讲座类”的内容
2021-3-12: 更新了“知识补充”板块，增添了“自然语言处理”的课程；下一次更新预计是一些选校信息。
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bulletin board
http://www.icachi.org/ 世界华人华侨人机交互协会，2021-3-19/20在进行学术会议，B站可以观看视频：https://live.bilibili.com/22888922?
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课程+讲座类：
B站：
https://www.bilibili.com/video/BV1ZE411W73Z?from=search&seid=10496014647131074073
Stanford人机交互课程，对人机交互设计的历史、实施过程、思维方法的导览，外加几节实验操作，最后还有一些人机交互哲学的内容，属于概论类的课程。
https://www.bilibili.com/video/BV1zW411B7Me?from=search&seid=1271266020419664414
CMU人机交互导论课，2015-2016年的课程，主要介绍人机交互在技术实施里面的应用。18年还有一个，https://www.cs.cmu.edu/~bam/uicourse/05863fall18/index.html，14年也有一个https://www.bilibili.com/video/BV1TW411q7Vi?from=search&seid=5426443129147831989
https://www.bilibili.com/video/BV14b411B77N?from=search&seid=5426443129147831989
CMU人机交互技术讲座，需要2.作为先修课程。讲座从个人计算机的出现开始，介绍人机交互发展的历史，进行界面&3D设计的方法，同时穿插着一些业界大佬的讲座和对谈。
https://www.bilibili.com/video/BV1Bb411v7YH/?spm_id_from=333.788.videocard.0
CMU 18~19年的系列讲座，用来了解业界&学界前沿，以及开拓视野。
https://www.bilibili.com/video/BV1ZA411M7xc?from=search&seid=10536416898918474201
2019CHI，让数字有形，日本设计师石井裕的演讲。
coursera：
不同种类的课程，搜索结果共计378条。
https://www.coursera.org/specializations/interaction-design
ucsd的交互设计原理课程。属于hci的基础课，是比较硬核且干货的。
https://www.coursera.org/learn/dizayn-metodologiya
圣彼得堡大学的设计方法论课程，讲SDM（符号学建模）的设计方法。看了看标题，作为一个学文学的人来说，感觉从课程大纲里面就嗅到了浓浓的结构主义/形式主义风，很难不让人联想到什克洛夫斯基。
心理学系列：
- https://www.coursera.org/learn/introduction-psychology 耶鲁大学心理学入门课程
- https://www.coursera.org/learn/philosophy-cognitive-sciences 爱丁堡大学认知科学课程
视觉设计：
- https://www.coursera.org/learn/visualperception 圣彼得堡大学视错觉课程，出于个人兴趣收藏的。
用户调研
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产品设计
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Community：
https://www.interaction-design.org/
提供很多的课程，从小白到专家级别都有。也有一些从业者心得和经验贴。缺点是课程需要收费，但能提供证书。而且公司的宗旨是：学的越多，费用越少。
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书籍类：
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期刊会议：
CHI：https://web.cvent.com/event/a8d16df9-b428-4d49-87bc-38beca548735/summary
ACM旗下的会议，专注于交互技术的讨论。今年5月在线上举行，目前正在注册中，截止日期为3月16日。
IEEE：专注于先锋科技的老牌巨头期刊。
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文献资料：
MIT：https://dspace.mit.edu/community-list
ETH：https://www.research-collection.ethz.ch/leitzahl-search
哈佛大学：https://dash.harvard.edu/
康奈尔大学：https://arxiv.org
哥伦比亚大学：https://academiccommons.columbia.edu/search
剑桥大学：https://www.repository.cam.ac.uk/
爱丁堡大学：https://www.era.lib.ed.ac.uk/handle/1842/102
伦敦政经：http://eprints.lse.ac.uk/view/subjects
帝国理工学院：https://spiral.imperial.ac.uk/
代尔夫特理工大学：https://repository.tudelft.nl/islandora/search/
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申请类：
B站up主（不打广告）：
UXOFFER（自主创业的UX&HCI一家人，为大家的申请指明了道路）、BNUXers（北师大UX专硕的宣传号，上面有日常学习资源、考研特刊、课程和学员风采展示等等）
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选校信息：
（国内信息，参考知乎@诸葛少侠）
北京大学 - 软件工程（交互媒体方向）
清华大学 - 交叉学科（计算机设计方向）
上交 - 工业设计
浙大 - 工业设计
北京邮电大学 - 工业设计（互联网设计方向）
央美、国美等美院数字媒体设计专业
江南大学 - 工业设计
中国传媒 - 数字媒体
香港理工 - 设计学硕士 - Interaction Design
（国外信息，自行搜集中）
北美：CMU - MHCI等、Stanford - HCI、Berkley - info science等
英国：UCL等
欧洲：斯德哥尔摩 - HCI
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优秀从业人员：
知乎：
夏冰莹https://www.zhihu.com/people/xia-bingying
专注无障碍设计，任职于google，从宁静技术 和 无障碍设计 这里认识的冰莹老师，第一印象是人美能力强。
吴升知https://www.zhihu.com/people/wushengzhi
清华大学美术学院毕业，硕士就读于CMU，现在google任职。
June https://www.zhihu.com/people/chang-june
字节跳动北美研发设计师，建筑背景，转华盛顿HCI。
诸葛少侠 https://www.zhihu.com/people/uxheart
阿里巴巴 用户体验设计师，top2本硕
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知识补充（并非强相关，但总是有帮助）：
技术类：
自然语言处理（NLP）相关
https://www.coursera.org/learn/tweet-emotion-tensorflow/home/welcome
语言是人机交互的一种最理想的模式之一，懂得一些自然语言处理知识，能够更好地应对AI交互设计。该项目利用python，基于TensorFlow深度学习框架，分析tweet上面的语言情感。这是一个project-based-learning（即用一个项目来进行学习）。需要python 3.x基础，使用jupyter notebook编译。要想跟下来，最好了解一些自然语言处理（NLP）的理论知识、TensorFlow的深度学习框架。
机器学习（ML）相关
https://www.coursera.org/learn/uol-machine-learning-for-all/home/welcome
轻量级的机器学习课程，适合0基础入门。快的话基本上3个小时就能搭建好一个基本的知识框架，算是浅入浅出。作者从人脸识别开始，告诉我们计算机是如何寻找pattern、如何提取data feature，又如何构建learning algorithm来实现一整套的T字型机器学习过程的，并且将一个访谈贯穿始终，即机器学习目前都在做什么（运动感知、艺术生成、化学信息提取）。学以致用，课程的最后是一个小的project。
special for girls - may u have confidence in this area
https://zhuanlan.zhihu.com/p/112771737 谷歌中国设计的一份成长路线，无论性别都可以食用！
开发者学习路线：
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经验方法
如何踏入一个新的领域？https://www.douban.com/group/topic/215077666/
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可以进一步拓展的几个维度：
- 知识、申请（陶瓷、考研等等）、未来出路、薪资、行业、求职要求等
- 机构、企业、学校、项目等
- 网课（B站、cousera、tdeX等）、教材、论文、会议、期刊、讲座等（子类为来源）
- 工具、大佬、讨论平台、播客类
- 技能树总结、思维能力要求总结及细化（可以从不同求职网站&课堂要求扒，也可以做一个对比）
- 按难度排列：小白、中等、专家
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