请推荐一个人工智能学习路线图?

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你在我这儿 LV

发表于 2025-4-7 15:49:38

国内大模型飞速发展,现在已经有180多个大模型,现在学习人工智能正是时候。之前我花了三个月收集好了全套的机器学习和人工智能的学习大纲,这里作一部分分享。

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机器学习最好有一定的Python基础

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接着学习下斯坦福网络课程《机器学习》的笔记,可以在网上搜索斯坦福大学公开课:机器学习课程观看,跟着大纲针对性学习。

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有一定基础后可以开始卷深度学习

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还有自然语言处理,机器视觉,自动驾驶等相关应用的专栏学习,这里不做展开,目前最火的是大语音模型,可以体系化的学习。

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网上的资料还是挺全的,就是比较杂,而且理论居多,没有实战和商业落地场景,想要从源头上去学习,估计头发都要掉光了。我之前就是走了冤枉路,自己花了大半年时间找资料,配合网上的各种公开课,最后搞的云里雾里,还一头扎到深度学习细节里面,想想到是挺浪费时间的。后面抱着试试的心态直接参加了知乎知学堂的 AI大模型公开课,前面的课程都是免费的,在试听了前两节课程后才发现自己搞错了方向,原来大模型开发工程师有单独的学习路线,有专业老师的梳理,学起来也会比较轻松,课程反正是免费的,入口我放下面了有兴趣的同学可以去听听↓
课程不仅会详细介绍大模型的算法原理和未来趋势,还会结合整体思路、技术原理、应用场景等多角度全方位的介绍个行业的AI落地现状、行业内幕以及未来发展机遇,课程完全免费,想抓住AI发展机遇的同学一定要去看看。

学习人工智能建议专注AI大模型相关技术和学习,目前国内大模型已经在多个场景和行业全方位落地,这个也是未来的大趋势,可以看看SuperCLUE的最新统计。

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人工智能发展一日千里,现在入局AI一定是最佳机会。未来AI一定会在更多的应用场景落地,这里面也肯定会产生大量的机会。想要抓住这波风口的同学一定要开始认真学起来,码字不易,记得关注我的知乎账号,我会不定期分享更多技术干货和行业经验。

蛰梦 LV

发表于 2025-4-7 15:59:56

按照我这个路线坚持完,你会变成一个人工智能的牛人的。它是假定一个没有人工智能基础的学习路线。大概分成下面几个阶段


  • 全面的基础知识
  • 熟悉编程框架
  • 学习与复现现有的精典项目
  • 自己的发展方向
  • 自主

    • 项目实践
    • 论文阅读
    • 交流



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全面的基础知识

任何一门学科或者说一个技术,要学好它,最好的方式 是从基础开始了,而且它也是影响你未来的重要的一部分。不过对于人工智能这个方向来讲,基础有点儿多:
数学基础

线性代数:矩阵运算、特征值和特征向量、奇异值分解等。
概率和统计:概率论基础、贝叶斯理论、描述统计、推断统计等。
微积分:导数、积分、偏导数、梯度、泰勒展开等。
优化方法:凸优化、梯度下降法、牛顿法、随机梯度下降法等。
编程基础

Python:Python是AI领域最常用的编程语言。要学会基础语法、数据结构等。这个编程语言没有别的,只有 Python 。
数据处理:学会使用NumPy、Pandas等库进行数据预处理。这个会极大影响你的效率,所以要熟练掌握。
机器学习基础

下面这些主要是一些基础性的公式、简单的评估方法与模型的原理性的东西。如果要学习,最好是亲手写个代码。
监督学习:线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻、朴素贝叶斯等。
无监督学习:聚类、降维、密度估计等。
模型评估:交叉验证、偏差和方差、过拟合和欠拟合、性能指标(准确率、召回率、F1分数等)。
深度学习基础

尽管你不喜欢,但是这些基础性的原理还是要必须学会的。
神经网络基础:前馈神经网络、反向传播算法、激活函数等。
卷积神经网络(CNN):用于图像识别、对象检测等任务。
循环神经网络(RNN):用于序列数据,如自然语言处理、时间序列分析等。
Transformer:LLM 、及一切可能。
常见框架:TensorFlow、PyTorch、Keras的基础知识。
大家可以看到,想完整的掌握人工智能,个人学习钻研是有些难度的。

在我的经验里,最快的方法就是:根据自己感兴趣的领域,找权威的最新的视频教程去学,过程中用经典项目去验证去试错去看数据流,然后用 GPT 去修复,并不断重复这个过程,直到跑通,

说到权威视频,我个人非常推荐知乎知学堂的 AI 大模型公开课,里面有AI 大模型的介绍性入门,给你讲解GPT 的核心原理、模型架构,以及LangChain、Fine-tune技术,带你全程体验体验微调过程,这个学完你立马就能找个项目去跑上面的流程,非常推荐,入口就在下面,现在是免费的,直接听就可以↓


对了,如果你懂点Python,那这节课对你的来说学起来会很轻松!你还可以在后续的课程中学习Transformer原理、实操,然后可以构建自己的大模型应用。
其他

有时其他不重要,有时又很重要,很显示,这是一个描述极少,但是有时能救你命的东西。你加油吧。因为它可能是你某一个时间点卡住你的东西。你不会,就真的会被卡住。不过要记得变通,要记得GPT4 与谷歌的存在。
数据获取:如何收集和使用数据,包括公开数据集、网络爬虫等。
版本控制:学会使用Git和GitHub进行版本控制和协作。
如果你会了这些基础了,那可以认为你具备了所有人工智能方向进发的能力了。
熟悉编程框架

这个是快速实现你想法的基础了。如果你不能熟练的使用某一个 AI 的编程框架,那你怎么来验证你的想法是不是对的,是不是有用的,是不是真的能超过人类呢?因为我 pytorch 用的多,所以如何熟练用这个编程框架,我就以它为例吧。
了解PyTorch的基础结构和概念

张量(Tensor):理解PyTorch中的基础数据结构张量,它类似于NumPy的数组。
自动微分(Autograd):理解PyTorch的自动微分机制,如何利用它来自动计算梯度。
神经网络(nn.Module):学习如何使用PyTorch的nn.Module来定义神经网络。这个玩意是所有自定义模型的基础
学习构建基本的神经网络模型

要用 pytorch 能熟练的完成下面模型的编写工作。
前馈神经网络:学习如何构建和训练基本的前馈神经网络。你要会写输入、输出、隐藏层还有激活函数什么的。
卷积神经网络:用于图像识别等计算机视觉任务。像 LetNet 、 VGGNet 。
循环神经网络:适用于序列数据如文本、时间序列等。像 LSTM 、 GRU 类的网络。
Transformer:LLM 及一切任务,都能用它。BERT 与 GPT 是必练的模型。
模型的训练与验证

损失函数:理解不同任务的损失函数,如交叉熵损失、均方误差损失等。这个怎么用 pytorch 搞到你的模型里是个非常非常重要的工作。
优化器:掌握常见的优化器如SGD、Adam等,并了解它们的工作原理。跟损失函数同样重要。
模型验证和测试:学会如何在验证集上验证模型性能,并在测试集上进行测试。干活嘛,总要有标准,这个就是标准。你做的对不对,好不对,全看它了。
模型的保存和加载

学习如何保存和加载模型:包括模型结构和模型参数。Ctrl+S 你说重要不?
参考和复现别人的代码

GitHub:在GitHub上找到相关的项目,通过阅读和复现代码来提高自己的能力。
论文实现:尝试复现一些研究论文中的模型和实验。

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参加线上比赛和挑战

Kaggle:可以参加Kaggle上的一些比赛,与他人竞争和学习。
持续关注PyTorch的更新和新特性

官方文档和论坛:定期查阅PyTorch的官方文档和论坛,了解最新的功能和最佳实践。
探索高级特性

自定义层和操作:学习如何在PyTorch中自定义神经网络层和操作。
分布式训练:了解如何利用PyTorch进行分布式训练。
掌握了这些内容后,你就可以说熟练掌握了PyTorch,可以用它来实现自己的深度学习模型和项目了。
学习与复现现有的精典项目

这个举些例子吧,用这些例子吧,主要是在 github 与 kanggle,可以通过学习与复现,得到非常不错的实际项目的锻炼。
GitHub开源项目

GitHub上有很多优秀的AI相关的开源项目,通过学习和参与这些项目,可以积累经验和提高技能。通常你一搜索就有一大堆的列表。
预训练模型和工具库

Hugging Face Transformers:一个非常流行的自然语言处理预训练模型库。要学会如何使用它,会是你更快的复现各种项目、论文的利器!
Pytorch 的精典模型库,要熟练使用才对。
深度学习框架

PyTorch:热门的深度学习框架,可以参与贡献或学习源代码。
TensorFlow Models:TensorFlow的模型库,包含各种预训练模型和示例。
教学和示例项目

fastai:一个简单易用的深度学习库,同时有配套教程。
DeepLearning.ai:包含各种深度学习课程的示例代码。
Kaggle竞赛

Kaggle是一个举办数据科学和机器学习竞赛的平台,可以通过参加竞赛来锻炼实战能力。如果你是工程 目标的,请一定要完成下面这些基本的比赛项目。
分类和回归竞赛

Titanic: Machine Learning from Disaster:一个入门级别的二元分类竞赛。
House Prices: Advanced Regression Techniques:一个房价预测的回归竞赛。
自然语言处理竞赛

Natural Language Processing with Disaster Tweets:通过推特预测灾害的发生。
计算机视觉竞赛

Digit Recognizer:基于MNIST数据集的手写数字识别竞赛。
时间序列预测竞赛

Web Traffic Time Series Forecasting:预测Wikipedia网页的未来访问量。
在学习和实践这些项目时,建议你:

  • 代码实践:尝试运行代码,理解并修改代码。
  • 深入学习:深入研究项目或竞赛的相关理论和技术。
  • 社区互动:积极参与项目或竞赛社区的讨论,和他人交流学习。看看人家原来的思路是什么,碰到过什么问题。
自己的发展方向

从人工智能现阶段来看,大的方向就是两个自然语言处理与视觉,还有个小的方向 语音,还有个商业化最多的方向 推荐系统。在学习的过程中,明确自己的发展方向是非常重要的一步。要探索并找到自己感兴趣的人工智能子领域。你只有确定了自己的方向,才会找到自己的目标、乐趣与动力。但是大方向其实只有下面这几个:

  • 自然语言处理(NLP):如果你对文本和语言处理感兴趣,可以考虑此方向。涉及文本分类、情感分析、机器翻译等。
  • 计算机视觉(CV):对图像或视频处理感兴趣的可以选择此方向。例如图像分类、物体检测、图像生成等。
  • 推荐系统:在这个方向,你可以研究如何根据用户的历史行为和偏好进行个性化推荐。差不多是离钱最近的方向,你每做好一点儿,在合适的平台上都有极大的放大。
  • 语音处理:如果对语音识别、语音生成或其他音频处理任务感兴趣,可以考虑此方向。如自动语音识别(ASR)、语音合成(TTS)等。
  • LLM(大语言模型):这个是最火的方向了,可能真的只有这个方向才是 AGI 的未来。
自主

“自主”在此指的是主动地、有计划地进行学习和实践。这包括项目实践、论文阅读、以及与其他学习者和专家的交流。以下是这几个方面的详细说明:

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项目实践

项目实践是将所学知识应用于实际问题的过程,也是检验和加深理解的好方法。
个人项目:可以根据自己的兴趣和所学知识,选择一些实际问题来解决,如开发一个聊天机器人、做一个图片分类器等。

  • 参与开源项目:在GitHub或其他开源平台上,参与一些有影响力的开源项目,可以学习到更多实战经验和最佳实践。
  • 竞赛参与:如Kaggle、天池等平台的数据科学竞赛,可以在解决实际问题的同时,与其他选手竞争、学习他人的优点。
论文阅读

论文阅读可以帮助我们了解领域的最新研究动态和前沿技术。或者说是你成长的必备养份,不读论文,你可能一直只能是个底层实现者。

  • 选择高质量的论文:如顶级会议和期刊的论文,arXiv预印本服务器的热门论文等。这个搜索与查询的方法可能要另外写一篇文章了。
  • 定期阅读:可以制定计划,如每周阅读2-3篇论文,持续更新知识库。
  • 深入理解和实践:尽量理解论文的每个部分,包括理论、实验、代码等。可以尝试复现论文的实验结果。尽管你可能没办法复现所有的,但是找一些精典与契合自己方向的来来做,真的有特别大的帮助 。
交流

交流是学习过程中非常重要的部分,可以帮助我们打开思路、解决问题。而且当你成长到一定时间,去找人交流可能会迅速提高你,因为一些大牛的眼界、直觉是远超常人的,你要相信人与人的差距,可能真的比人跟狗都大。下面是几个常见的交流方式:

  • 线上社区:如Reddit、Stack Overflow、知乎等,可以提问、回答问题、参与讨论。
  • 线下Meetup:参加一些线下的技术交流会,可以听到一些前沿的分享,也可以结识同领域的朋友。
  • 参加研讨会和会议:可以听到领域内专家的讲座,也有机会提问和交流。
通过以上三个方面的自主学习,可以更全面、更深入地学习人工智能知识,也更有利于个人的专业成长。你不参加几个顶会,怎么见到更多的牛人呢?
要是看到这儿了,我想也不会介意再动下手,我觉得最好的方式应该是视频学习,类似 “知乎知学堂推出的《<a href="http://www.zhihu.com/search?q=%E7%A8%8B%E5%BA%8F%E5%91%98%E7%9A%84AI%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%BF%9B%E9%98%B6%E4%B9%8B%E6%97%85&search_source=Entity&hybrid_search_source=Entity&hybrid_search_extra=%7B%22sourceType%22%3A%22answer%22%2C%22sourceId%22%3A3166721473%7D#s30kds#1s2ecw" class="internal" target="_blank">程序员的AI大模型进阶之旅”, 其实就是一份非常有意思的 AI 大模型的介绍性入门课程,简单看看,你可能马上就对大模型了解了,而不是要大量阅读。这也是个非常有效的学习方法。还有哦,加小助手的微信,好像有惊喜呢。

送钞票 LV

发表于 2025-4-7 16:09:46

评论区有不少质疑,也有阴阳怪气的,针对几个问题,我说明一下:
1、我分享的内容跨度很广,你需要学习什么内容,那就看相应的内容就行,各取所需没有人强求。因为我不清楚大家需要什么,所以计算机甚至是数学主干领域的入门资料我都有分享。 你觉得没用的东西不代表别人觉得没用,将近两千的收藏量足够说明问题。我曾经以为信号与系统这门课没用,最近看图神经网络的理论结合信号与系统反而有更深领悟。
2、如果你是本科生,即便想搞人工智能,我也建议你先打好基础,计算机系统、数据库、计算机网络我都是强烈建议学的。不要看评论区有人说AI就是调包调参,就觉得这些内功没用。本篇文章内容参考了麻省理工、斯坦福、加州伯克利的本科人工智能课程,每门课程自有其针对的人群和存在目的。
3、这个路线仅针对本科生或者可以花大量时间系统学习的同学,研究生或从业者想迅速入门一个领域还是建议从项目做起
4、有人说这个路线太基础花费时间长,有些内容过难。事实上,这篇回答90%内容我仅仅在大一大二花费一年半时间掌握
5、关于实践项目,如果需要的人多,我会单独再写篇文章
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本文末尾附斯坦福大学人工智能本科4年课程清单和课程资源。
一、数学基础

在系统的知识学习之前,我首先强烈强烈 推荐3Blue1Brown的相关视频,B站和油管上都有。特别是关于线性代数的本质,我看完后收获很大。

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除此之外,我还推荐一本吴军博士编写的《数学之美》,这应该是将我引入AI专业的一本书,特别是激发了我对自然语言处理和信息论的兴趣。“数学之美”系列文章原刊载于谷歌黑板报,获得上百万次点击,得到读者高度评价。正式出版前,吴军博士几乎把所有文章都重写了一遍,为的是把高深的数学原理讲得更加通俗易懂,让非专业读者也能领略数学的魅力。
1、微积分

一般学校教授的内容基本就够了,重点要关注链式法则和多元函数求导。 书籍方面据说托马斯微积分》、Stewart的《微积分》和《普林斯顿微积分读本都不错,不过这些我没看过,不做评论。
2、线性代数

强烈推荐Gilbert Strang编写的线性代数教材,B站上有配套的MIT Strang公开课,质量非常高。 @梁唐 公众号coder梁上有个日拱一卒系列有MIT线代课的笔记
如果有数学专业背景或者想更深入地学习线性代数理论,可以参考《线性代数应该这样学》(《Linear Algebra Done Right》),我学习了这本书的部分章节,感觉部分内容和习题难度极大,不建议低年级工科生在上面花过多时间。
3、概率统计/随机过程

推荐中科大陈希孺编写的《概率论和数理统计》
4、离散数学

推荐黑皮书系列《离散数学及其应用》
我还读过一本《具体数学》,很有意思,不过不是打ACM或者研究内容相关,不需要读这本书。

5、凸优化

推荐Boyd的《凸优化》,这本书国外也有配套的课程视频,但是初学者学习难度较大,要求比较高的线性代数基础。 除此之外,B站上中科大的凸优化课程也很好,学习难度比硬啃Boyd的《凸优化》要友好些。

二、计算机基础

1、计算机科学知识

计算机科学的一些概论性知识不建议去买大部头的黑皮书去看(比如计算机科学概论),平时通过一些博客去了解就行了。非著名程序员:推荐一套国外超棒的计算机科学视频课程 据说不错。
除此之外我还推荐吴军博士的《浪潮之巅》,emmm这本书更像是计算机相关企业发展史,我觉得读过还是有些帮助(当然更多是兴趣使然)。
伯克利的cs61a课程的内容和作业质量非常非常高,主要内容有函数式编程这些。不过对于初学者来说难度还是很大的,我大二暑假的时候学习了一遍,作业有不少题需要花时间和精力去思考。据说哈佛CS50也很好,难度应该比cs61a要低一些。
p.s. 我的本科毕设刚刚做完了,准备过年后大四下学期趁在实习公司摸鱼准备把cs61abc和华盛顿大学的programming languages重刷一遍
2、编程语言学习

人工智能需要学习的编程语言由python,C/C++/java。 编程语言的学习每个人有适合自己的方法,知乎上也有很多有深厚编程经验的同行介绍,这里就不再展开了。
C/C++推荐MOOC上浙大翁凯的课程,java推荐B站黑马程序员的java入门课程,python推荐《Python 编程,从入门到实践》或者https://www.runoob.com/python/python-tutorial.html。当然这些只是入门,除了看书籍/视频外更重要的是自己动手上手项目实战
3、数字逻辑电路/计算机组成原理

推荐MOOC上南京大学袁春凤的课程。对于大部分AI方向,这块儿没有要求,如果是本科生时间多的可以掌握基础的知识。
4、数据结构与算法

我当时用的资料是 算法第四版 这本书,内容很好,书里的代码用java写的,但是会C++的话看懂肯定没问题,coursera上有普林斯顿配套的课程,评分非常高。 当然,学算法光看书肯定是不够的,还要多做题,可以根据leetcode去训练。
5、操作系统

强烈推荐B站上哈工大李治军的操作系统。
除此之外想深入学习可以参考MIT的操作系统MIT6.828。
6、数据库

B站上东南大学徐立臻老师的课程很好,我是线下修了徐老师的数据库及其应用这门专业选修课,徐老师人真的很nice。 想学得深入一点可以看CMU15445,我后面如果抽出时间的话可能会出个CMU15445专栏笔记。
7、计算机网络

这门课国内外教学模式有些差别,有自顶而下的也有自底而上的。 我个人是推荐一本户根勤《网络是怎样连接的》,内容比较浅,但是脉络清晰而且很有意思,我当时花了一个晚上读完,根本停不下来。网上能找到哈佛计网的在线课程,评价非常好,课程编码不记得了,回头有机会补上。
8、信号与系统/数字图像处理

有些领域比如计算机视觉会需要这块儿的知识,不是研究生方向相关,学不学也无所谓。
信号与系统推荐东南大学孟桥老师的课程,B站上有。还有祖师爷奥本海姆古早的课程B站上也能找到。这门课经典教材就是祖师爷奥本海姆写的。
数字图像处理我没有系统学过,这里就不好为人师了,经典教材就是冈萨雷斯编写的图像处理
9、编译原理

没学过...本文末尾附上了斯坦福大学编译器这门课程的链接

三、人工智能

首先关于概念性的、入门的知识,可以快速看吴恩达的机器学习公开课。还有一本大部头的《Artificial Intelligence: A Modern Appoach》,我们学校人工智能导论这门课的参考书,是本很经典的书,不过太厚了,不适合新手读
1、机器学习


  • 李航《统计机器学习》, 读起来有困难的话B站上搜 机器学习白板推导,系列视频相当不错
  • 《机器学习实战》前半部分,介绍了使用scikit-learn去完成一些简单的机器学习任务,初学者可以关注datawhale每个月的组队学习计划
  • 李宏毅、林轩田B站视频机器学习课程
  • 机器学习基础知识如果已经系统学过一遍,并且研究生博士生做机器学习理论,想更深入地学习,可以参考《Patten Recognition And Machine Learning》,以及ESL
2、深度学习


  • 邱希鹏《神经网络和深度学习》
  • 强烈推荐, B站 李沐的 动手深度学习 系列课程, 也有配套的电子书籍
  • pytorch官方文档(我是用pytorch为主的)
3、自然语言处理


  • 基础知识的学习强烈推荐Stanford的 Speech and Language Processing, 我一年前开了个专栏记了点笔记,不过比较粗糙,供参考.
  • 实践方面,可以参考 @李rumor 的置顶问题。这里推荐一些入门代码练习https://github.com/graykode/nlp-tutorial、https://github.com/FudanNLP/nlp-beginner  和 Datawhale的github仓库
  • 还有些比较热门常用技术,比如预训练模型、prompt等,需要参考相应的论文和文档资料,Transformer的学习可以参考我之前的文章。相关阅读论文参考NLP入门总结(论文篇)
  • 关于大语言模型,强烈推荐 @张俊林 的文章
  • 还有些比较经典课程比如CS224n,我没看过,这里不做评价
4、计算机视觉

cs231的课程,基于卷积神经网络的计算机视觉。 (CV我了解的不多qwq)
5、知识工程/知识图谱/知识表示和推理

入门的话强烈推荐@SimmerChan的专栏
知识图谱是非常难以系统地学习的。 可以先学习语义网的相关技术,比如RDF、RDFS/OWL、SPARQL等,比较好的书籍有《A Semantic Web Primer》(这本书要看原版,翻译版很烂,而且有难度,不适合初学者)。语义网基础知识了解后,可以看看YAGO、DBpedia等知名项目的论文,了解了解YAGO的本体是什么样的,十几年前是怎么构建的,对知识库的全貌有个大体认识。
除此之外,需要掌握自然语言处理的相关工具,跟着做一些知识抽取(最常见的有实体抽取和关系抽取)的项目,ontology layer cake是怎么搭建的,knowledge graph构建的pipeline上网找个项目走一遍就入门了。
知识图谱的学习有知识图谱构建还有知识图谱应用,可以到github找相关的感兴趣的项目去跟着做一做。
不过都大模型时代了,我个人认为话太多时间练习知识图谱构建的信息抽取也没多大意义。不如学学LLM部署应用。
强化学习

研究生博士生做这个方向的话,可以读Sutton的那本书。否则的话还是从项目入手吧(Sutton那本书太厚辣)。 我是用强化学习做过糖豆人和BlackJack两个项目,还是很有意思的。
多智能体

怎么这门课的知识那么像分布式系统捏?

人工智能有广泛的领域和方向,我上面提到的也只是比较主流或者我仅仅了解的一些方向,有遗漏和建议的大家可以在评论区补充。

最后附上:
斯坦福大学——人工智能本科4年课程清单

steking LV

发表于 2025-4-7 16:24:27

写在前面的话:

‘’人工智能学习路线‘’我想这是每个学习人工智能技术的伙伴都非常需要的东西,因为拥有一份专业且清晰度极高的学习路线图就相当于拥有了一份技术地图,可以非常高效的制定自己的学习计划。
今天我强烈给大家推荐一份连华为大神都推荐过的人工智能学习路线大纲。其风格运用原理学习+实战案例巩固的风格来制作,且全面覆盖AI领域,包括深度学习+计算机视觉+自然语言处理,且全是热门最新技术。
只要你认真看完本文章,我保证一定对你学习AI有非常大的帮助。

请推荐一个人工智能学习路线图?-1.jpg

文章包含以下几大板块,大家可以选择性阅读:

  • 一、人工智能学习路线大纲展示和介绍
  • 二、我的学习秘籍“输入、思考、输出”(对你的学习思维一定有启发)
  • 三、分享下我的人工智能学习资料包(可以根据大纲找到合适的资料学习)
完整版的人工智能学习路线大纲PDF和泰罗在文末展示的人工智能学习资料包可以关注公众号【咕泡AI】输入暗号“99”即可获取,非常感谢你对泰罗的支持!
一、人工智能学习路线大纲展示和介绍

A:AI必备基础与机器学习
第一模块:Python基础及其工具包实战

  • 01.Python快速入门
  • 02.科学计算库-Numpy
  • 03.数据分析处理库-Pandas
  • 04.可视化库-Matplotlib
  • 05.可视化库-Seaborn

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Python必备工具包解读

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热度图效果实战

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第二模块:人工智能必备数学基础

  • 01.高等数学
  • 02.微积分
  • 03.泰勒公式与拉格郎日
  • 04.线性代数基础
  • 05.特征图与矩阵分解
  • 06.随机变量
  • 07.概率论基础
  • 08.数据科学你得知道的几种分布
  • 09.核函数变换
  • 10.熵与激活函数
  • 11.回归分析
  • 12.假设检验
  • 13.相关分析
  • 14.方差分析
  • 15.聚类分析
  • 16.贝叶斯分析

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代码演示数学知识点

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应用效果分析

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第三模块:机器学习算法精讲及其案例应用

  • 01.线性回归原理推导
  • 02.线性回归代码实现
  • 03.模型评估⽅法
  • 04.线性回归实验分析
  • 05.逻辑回归代码实现
  • 06.逻辑回归实验分析
  • 07.聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
  • 08.Kmeans代码实现
  • 09.聚类算法实验分析
  • 10.决策树原理
  • 11.决策树代码实现
  • 12.决策树实验分析
  • 13.集成算法原理
  • 14.集成算法实验分析
  • 15.⽀持向量机原理推导
  • 16.⽀持向量机实验分析
  • 17.神经⽹络算法原理
  • 18.神经⽹络代码实现
  • 19.⻉叶斯算法原理
  • 20.⻉叶斯代码实现
  • 21.关联规则实战分析
  • 22.关联规则代码实现
  • 23.词向量word2vec通俗解读
  • 24.代码实现word2vec词向量模型
  • 25.推荐系统原理
  • 26.打造⾳乐推荐系统
  • 27.主成分分析
  • 28.线性判别分析
  • 29.主成分分析降维算法解读
  • 30.隐⻢尔科夫模型
  • 31.HIIM应⽤实例

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PCA降维效果分析

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机器学习模型效果展示

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第四模块:机器学习&数据挖掘项目实战
机器学习

  • 01.Python实战关联规则
  • 02.爱彼迎数据集分析与建模
  • 03.基于相似度的酒店推荐系统
  • 04.商品销售额回归分析
  • 05.绝地求⽣数据集探索分析与建模
  • 06.机器学习-模型解释⽅法实战
  • 07.NLP常⽤⼯具包
  • 08.NLP核⼼模型-word2vec
  • 09.⾃然语⾔处理特征提取⽅式对⽐
  • 10.数据特征预处理
  • 11.银⾏客⼾还款可能性预测
  • 12.图像特征聚类分析实践
数据挖掘

  • 01.快⼿⽤⼾活跃度预测
  • 02.⼯业化⽣产预测
  • 03.智慧城市道路通⾏时间预测
  • 04.特征⼯程建模可解释⼯具包
  • 05.医学糖尿病数据命名实体识别
  • 06.贷款平台⻛控模型-特征⼯程
  • 07.新闻关键词抽取模型
  • 08.数据特征常⽤构建⽅法
  • 09.⽤电敏感客⼾分类
  • 10.机器学习项⽬实战模板

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词向量模型(1)

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关联规则实战(1)

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第五模块:Python金融分析与量化交易实战

  • 01.Python基础
  • 02.Python基础
  • 03.Python基础
  • 04.Numpy
  • 05.Pandas
  • 06.⾦融时间序列分析
  • 07.双均线交易策略实例
  • 08.策略评估指标
  • 09.量化交易解读
  • 10.Ricequant回测选股分析实战
  • 11.因⼦数据预处理
  • 12.因⼦策略选股实例
  • 13.因⼦分析实战
  • 14.因⼦打分选股实例
  • 15.基于回归的策略分析
  • 16.聚类与统计策略分析
  • 17.Fbprophet时间测序预测神器
  • 18.深度学习时间序列预测
  • 19.Matplotlib⼯具包实战
  • 20.Seaborn

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核心知识点应用

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回测平台效果

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算法效果分析

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B:计算机视觉算法及其项目实战
第一模块:深度学习入门算法

  • 01.神经⽹络整体架构
  • 02.卷积神经⽹络原理与参数解读
  • 03.递归神经⽹络与词向量原理解读
  • 04.深度学习必备基础知识点

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核心知识点精讲

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深度学习应用领域分析

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第二模块:深度学习框架TensorFlow与PyTorch
深度学习框架TensorFlow

  • 01.tensorflow安装与简介
  • 02.神经⽹络原理解读与整体架构
  • 03.搭建神经⽹络进⾏分类与回归任务
  • 04.卷积神经⽹络原理与参数解读
  • 05.猫狗识别实战
  • 06.图像数据增强实例
  • 07.训练策略-迁移学习实战
  • 08.递归神经⽹络与词向量原理解读
  • 08.递归神经⽹络与词向量原理解读
  • 10.基于RNN模型进⾏⽂本分类任务
  • 11.将CNN⽹络应⽤于⽂本分类实战
  • 12.时间序列预测
  • 13.经典⽹络架构Resnet实战
深度学习框架PyTorch

  • 01.PyTorch框架基本处理操作
  • 02.神经⽹络实战分类与回归任务
  • 03.卷积神经⽹络原理与参数解读
  • 04.图像识别核⼼模块实战解读
  • 05.迁移学习的作⽤与应⽤实例
  • 06.递归神经⽹络与词向量原理解读
  • 07.新闻数据集⽂本分类实战

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RNN⽂本分类

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GAN⽹络模型实战

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第三模块:OpenCV图像处理框架实战

  • 01.课程简介与环境配置
  • 02.图像基本操作
  • 03.阈值与平滑处理
  • 04.图像形态学操作
  • 05.图像梯度计算
  • 06.边缘检测
  • 07.图像⾦字塔与轮廓检测
  • 08.直⽅图与傅⾥叶变换
  • 09.信⽤卡数字识别
  • 10.⽂档扫描OCR识别
  • 11.图像特征-harris
  • 12.图像特征-sift
  • 13.全景图像拼接
  • 14.停⻋场⻋位识别
  • 15.答题卡识别判卷
  • 16.背景建模
  • 17.光流估计
  • 18.Opencv的DNN模块
  • 19.⽬标追踪
  • 20.卷积原理与操作
  • 21.疲劳检测

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OpenCV工具实战

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停车场智能车位识别实战

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第四模块:综合项目-物体检测YOLO实战

  • 01.深度学习经典检测⽅法概述
  • 02.YOLO-V1整体思想与⽹络架构
  • 03.YOLO-V2改进细节详解
  • 04.YOLO-V3核⼼⽹络模型
  • 05.基于V3版本进⾏源码解读
  • 06.基于YOLO-V3训练⾃⼰的数据集与任务
  • 07.YOLO-V4版本算法解读
  • 08.V5版本项⽬配置
  • 09.V5项⽬⼯程源码解读

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MaskRcnn项⽬解读

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第五模块:图像分割实战

  • 01.图像分割及其损失函数概述
  • 02.卷积神经⽹络原理与参数解读
  • 03.Unet系列算法讲解
  • 04.unet医学细胞分割实战
  • 05.U2NET显著性检测实战
  • 06.deeplab系列算法
  • 07.基于deeplabV3+版本进⾏VOC分割实战
  • 08.医学⼼脏视频数据集分割建模实战

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分割算法原理精讲

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医学心房分割项目

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第六模块:行为识别实战

  • 01.slowfast算法知识点通俗解读
  • 02.slowfast项⽬环境配置与配置⽂件
  • 03.slowfast源码详细解读
  • 04.基于3D卷积的视频分析与动作识别
  • 05.视频异常检测算法与元学习
  • 06.视频⼀场检测CVPR2021论⽂及其源码

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结合论文知识点解读

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视频分类模型实战

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第七模块:Transformer实战系列

  • 01.⾃然语⾔处理通⽤框架BERT原理解读
  • 02.Transformer在视觉中的应⽤VIT算法
  • 03.VIT算法模型源码解读
  • 04.swintransformer算法原理解析
  • 05.swintransformer源码解读
  • 06.基于Transformer的detr⽬标检测算法
  • 07.detr⽬标检测源码解读
  • 08.项⽬补充-⾕歌开源项⽬BERT源码解读与应⽤实例
  • 09.项⽬补充-基于BERT的中⽂情感分析实战

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DETR目标检测

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注意力机制的作用分析

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第八模块:3D点云实战

  • 01.3D点云应⽤领域分析
  • 02.3D点云PointNet算法
  • 03.PointNet++算法解读
  • 04.Pointnet++项⽬实战
  • 05.点云补全PF-Net论⽂解读
  • 06.点云补全实战解读
  • 07.点云配准及其案例实战

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pointnet++

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点云补全

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第九模块:目标追踪与姿态估计实战

  • 01.姿态估计OpenPose系列算法解读
  • 02.OpenPose算法源码分析
  • 03.deepsort算法知识点解读
  • 04.deepsort源码解读
  • 05.YOLO-V4版本算法解读
  • 06.V5版本项⽬配置
  • 07.V5项⽬⼯程源码解读

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核心知识点通俗解读

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姿态估计项⽬实战

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第十模块:面向交通驾驶领域的深度学习实战

  • 01.深度估计算法及其原理解读
  • 02.深度估计项⽬实战源码解读
  • 03.⻋道线检测论⽂及其算法实现
  • 04.基于深度学习的⻋道线检测项⽬实战
  • 05.特征点匹配⽅法原理与论⽂分析
  • 06.商汤最新特征点匹配算法实战
  • 07.三维重建算法原理分析
  • 08.TSDF⽅法应⽤与解读
  • 09.商汤最新三维重建项⽬原理与源码解读
  • 10.⼈体三维重建项⽬实战

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TSDF项目实战

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车道线检测项目实战

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第十一模块:缺陷检测实战

  • 01.物体检测框架YOLO-V4版本算法解读
  • 02.物体检测框架YOLO-V5版本项⽬配置
  • 03.物体检测框架YOLO-V5项⽬⼯程源码解读
  • 04.基于YOLOV5的钢材缺陷检测实战
  • 06.Opnecv图像常⽤处理⽅法实例
  • 07.Opnecv梯度计算与边缘检测实例
  • 08.Opnecv轮廓检测与直⽅图
  • 09.基于Opnecv缺陷检测项⽬实战
  • 10.基于视频流⽔线的Opnecv
  • 11.图像分割deeplab系列算法
  • 12.基于deeplabV3+版本进⾏VOC分割实战
  • 13.Deeplab铁质材料缺陷检测与开源项⽬应⽤流程

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OpenCV缺陷检测

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YOLO-V5钢材缺陷检测

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第十二模块:行人重识别实战

  • 01.⾏⼈重识别原理及其应⽤
  • 02.基于注意⼒机制的ReId模型论⽂解读
  • 03.基于Attention的⾏⼈重识别项⽬实战
  • 04.AAAI2020顶会算法精讲
  • 05.基于⾏⼈局部特征融合的再识别实战
  • 06.旷视研究院最新算法解读(基于图模型)
  • 07.基于拓扑图的⾏⼈重识别项⽬实战

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REID数据源分析

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行人重识系统

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第十三模块:对抗生成网络实战

  • 01.对抗⽣成⽹络架构原理与实战解析
  • 02.基于CycleGan开源项⽬实战图像合成
  • 03.stargan论⽂架构解析
  • 04.stargan项⽬实战及其源码解读
  • 05.基于starganvc2的变声器论⽂原理解读
  • 06.starganvc2变声器项⽬实战及其源码解读
  • 07.图像超分辨率重构实战
  • 08.基于GAN的图像补全实战
  • 09.基础补充-PyTorch卷积模型实例
  • 10.基础补充-Tensorflow2版本卷积模型实例

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GAN模型数据集分析

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超分辨率重构

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第十四模块:强化学习实战系列

  • 01.强化学习简介及其应⽤
  • 02.PPO算法与公式推导
  • 03.PPO实战-⽉球登陆器训练实例
  • 04.Q-learning与DQN算法
  • 05.DQN算法实例演⽰
  • 06.DQN改进与应⽤技巧
  • 07.Actor-Critic算法分析(A3C)
  • 08.⽤A3C玩转超级⻢⾥奥

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强化学习建模展示

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强化学习应用实例

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第十五模块:面向医学领域的深度学习实战

  • 01.卷积神经⽹络原理与参数解读
  • 02.PyTorch框架基本处理操作
  • 03.PyTorch框架必备核⼼模块解读
  • 04.基于Resnet的医学数据集分类实战
  • 05.图像分割及其损失函数概述
  • 06.Unet系列算法讲解
  • 07.Unet医学细胞分割实战
  • 08.deeplab系列算法
  • 09.基于deeplabV3+版本进⾏VOC分割实战
  • 10.基于deeplab的⼼脏视频数据诊断分析
  • 11.YOLO系列物体检测算法原理解读
  • 12.基于YOLO5细胞检测实战
  • 13.知识图谱原理解读
  • 14.Neo4j数据库实战
  • 15.基于知识图谱的医药问答系统实战
  • 16.词向量模型与RNN⽹络架构
  • 17.医学糖尿病数据命名实体识别

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算法模型解读

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细胞检测实战

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第十六模块:模型部署与剪枝优化

  • 01.PyTorch框架部署实践
  • 02.YOLO-V3物体检测部署实例
  • 03.docker实例演⽰
  • 04.tensorflow-serving实战
  • 05.模型减枝-Network?Slimming算法分析
  • 06.模型减枝-Network?Slimming实战解读
  • 07.Mobilenet三代⽹络模型架构
  • 08.基础补充-PyTorch卷积模型实例
  • 09.基础补充-Tensorflow2版本卷积模型实例

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Docker应用实战

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模型应用案例

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C:自然语言处理算法及其项目实战
第一模块:自然语言处理经典案例实战

  • 01.NLP常⽤⼯具包实战
  • 02.商品信息可视化与⽂本分析
  • 03.⻉叶斯算法
  • 04.新闻分类任务实战
  • 05.HMM隐⻢尔科夫模型
  • 06.HMM⼯具包实战
  • 07.语⾔模型
  • 08.使⽤Gemsim构建词向量
  • 09.基于word2vec的分类任务
  • 10.NLP-⽂本特征⽅法对⽐
  • 11.NLP-相似度模型
  • 12.LSTM情感分析
  • 13.机器⼈写唐诗
  • 14.对话机器⼈

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HMM中文分词

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RNN文本分类

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第二模块:自然语言处理通用框架-BERT实战

  • 01.⾃然语⾔处理通⽤框架BERT原理解读
  • 02.⾕歌开源项⽬BERT源码解读与应⽤实例
  • 03.项⽬实战-基于BERT的中⽂情感分析实战
  • 04.项⽬实战-基于BERT的中⽂命名实体识别实战
  • 05.必备基知识点-word2vec模型通俗解读
  • 06.必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2vec模型
  • 07.必备基础知识点-RNN⽹络架构与情感分析应⽤实例
  • 08.医学糖尿病数据命名实体识别

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BERT整体框架分析

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任务应用

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第三模块:知识图谱实战系列

  • 01.知识图谱介绍及其应⽤领域分析
  • 02.知识图谱涉及技术点分析
  • 03.Neo4j数据库实战
  • 04.使⽤python操作neo4j实例
  • 05.基于知识图谱的医药问答系统实战
  • 06.⽂本关系抽取实践
  • 07.⾦融平台⻛控模型实践
  • 08.医学糖尿病数据命名实体识别

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图模型网络

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知识图谱模型构建

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第四模块:语音识别实战系列

  • 01.seq2seq序列⽹络模型
  • 02.LAS模型语⾳识别实战
  • 03.starganvc2变声器论⽂原理解读
  • 04.starganvc2变声器源码实战
  • 05.语⾳分离ConvTasnet模型
  • 06.ConvTasnet语⾳分离实战
  • 07.语⾳合成tacotron最新版实战

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不同模型对比分析

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整体网络架构分析

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第五模块:推荐系统实战系列

  • 01.推荐系统介绍及其应⽤
  • 02.协同过滤与矩阵分解
  • 03.⾳乐推荐系统实战
  • 04.知识图谱与Neo4j数据库实例
  • 05.基于知识图谱的电影推荐实战
  • 06.点击率估计FM与DeepFM算法
  • 07.DeepFM算法实战
  • 08.推荐系统常⽤⼯具包演⽰
  • 09.基于⽂本数据的推荐实例
  • 10.基于统计分析的电影推荐
  • 11.基于相似度的酒店推荐系统

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DeepFM

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知识图谱推荐

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整个学习路线大纲在这里就算是介绍完了,总得来说确实是一份很完美的人工智能学习路线。
二、我的学习秘籍“输入、思考、输出”


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之前我的学习效果是非常低效的,不单单学习速度慢,更主要的是掌握的深度还浅。我个人觉得这是非常危险的学习效应!
通过这么多年我对于学习方法的打磨,现在的我能够快速且深度的掌握一门技能,其核心逻辑就是“输入、思考、输出”。
输入:顾名思义,也就是我们对于知识的摄取,因为有输入才会有所输出,有输出才会有所结果。
但是需要注意三个核心要点:1.要有足够数量的知识摄入(足够多才能保证你的知识储备充足)、2.注意知识摄入的质量(含金量低的知识尽量避免)、3.提高你的输入效果(我们要学会记录要点和带着目标去思考)。
思考:这是我觉得最为重要的一点,我觉得每一门技能应该是感性的,大家想想,如果我们对于现有的知识不加以深度思考,怎么会创造出更为先进的技术呢?
那该怎么锻炼自己的思考能力呢?其一:习惯性的追寻事物的本质,当你发现一种新型的技术或者事物时,应该去思索和寻找它的底层逻辑,它的背景是什么?它是怎么创造出来的?
其二:习惯性建立知识的链接,当我们掌握一种新技能或者新的观点时,别人只能看到这一个点,而你要学会尝试与你其他的知识进行链接,或许它们就会发生质的效果。别人只能看到一点,而你可以通过一个点散发出许多要点。
其三:高频的去运用你所学的知识,一切你不学会去运用的知识都不算是你的知识,当你掌握一门新的技能时,你要思考怎么去运用它为你带来效益。
输出:输出也就是前两步产生的结果,你要学会运用输入的知识以及对于知识的思考,建立属于自己的输出流程,并且不断地优化,从而让自己产出最为优质的结果。
示例:
最近我迷上了视频剪辑,目前在学习中,这是我做的学习计划,大家可以借鉴借鉴。

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三、分享下我的人工智能学习资料包

我知道光有学习路线是不够的,还需要对应的学习资料来进行学习,这是我积攒很久的人工智能学习资料包,一直放在网盘,大家需要的话可以关注公众号【咕泡AI】输入暗号“99”即可获取!
这份人工智能学习路线大纲完整版PDF也放在里面了。

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人工智能学习资料包大纲(想知道资料包有什么就看它)

  • 【第①部分】超详细的人工智能学习路线
  • 【第②部分】人工智能必看书籍(AI宝藏电子书这里都有)
  • 【第③部分】60份人工智能行业报告(想了解人工智能行业前景就看这!)
  • 【第④部分】人工智能快速入门视频教程合集(Python基础、数学基础、机器学习、深度学习)
  • 【第⑤部分】计算机视觉应用项目及其源码(企业级项目实战)
  • 【第⑥部分】自然语言处理应用项目及其源码
  • 【第⑦部分】人工智能论文大合集
  • 【第⑧部分】人工智能学习资源网站整理(找论文、找代码、找AI大佬前辈必备)
  • 【第⑨部分】国内外优质学习资源大整合(再也不用自己到处搜刮资料了)


努力就一定会有好的结果,而你的努力会带来类蝴蝶效应,你会发现无论是工作还是生活都在慢慢变好。
没有绝对的天才,只有持续不断的付出。没有人是一蹴而成的,作为大部分普通人中的一员,我们要踏踏实实的走好每一步。
最后,如果觉得本文章对你有所帮助,记得支持下泰罗!

雪落 LV

发表于 2025-4-7 16:36:42

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整理了张脑图,大致就是人工智能的各个方面。
(各位对人工智能感兴趣的小伙伴可以关注公众号“机器工匠”,阅读更多人工智能技术、资讯类文章)

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