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2023年人工智能最新、最全、最炸裂的學(xué)習(xí)路線,真心建議小伙伴碼住

2023-04-08 16:00 作者:芋圓夢(mèng)瑩  | 我要投稿

這里為大家繪制了一份完全從零入門,學(xué)習(xí)人工智能的路線圖

不管你是本科生、研究生、還說轉(zhuǎn)行人群,只要是0基礎(chǔ),都非常適用,涵蓋基礎(chǔ)知識(shí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、模型壓縮與優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)框架、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、補(bǔ)充知識(shí),真的是非常的全面;

接下來給大家簡(jiǎn)單的介紹一下這份人工智能學(xué)習(xí)路線圖,

一,基礎(chǔ)部分

需要學(xué)習(xí)人工智能基本概念、python與數(shù)學(xué)基礎(chǔ),

人工智能基本概念需要知道:

  1. AI常見流程

  2. 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)

  3. 有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的區(qū)別是什么

python需要學(xué)習(xí):

  1. python運(yùn)行環(huán)境與開發(fā)環(huán)境的搭建

  2. python基礎(chǔ)知識(shí)

  3. python函數(shù)

  4. python面向?qū)ο缶幊?/p>

  5. python科學(xué)計(jì)算

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)需要學(xué)習(xí):

  1. 高等數(shù)學(xué)

  2. 線性代數(shù)

  3. 概率論

  4. 最優(yōu)化求解

這部分推薦Python菜鳥教程文檔,https://www.runoob.com/python/python-tutorial.html


與《白話機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)》這本書


其中python菜鳥文檔基礎(chǔ)部分只需要學(xué)習(xí)到內(nèi)置函數(shù)部分即可;

python科學(xué)計(jì)算部分推薦書籍

有對(duì)人工智能感興趣的同學(xué),可以關(guān)注up主獲取入門學(xué)習(xí)教程一套

程序媛瑤瑤學(xué)姐

7年P(guān)ython開發(fā)經(jīng)驗(yàn),資料免費(fèi)分享 歡迎來到py的世界 人生苦短,我學(xué)Python

12篇原創(chuàng)內(nèi)容

公眾號(hào)

二,機(jī)器學(xué)習(xí)

掌握好了基礎(chǔ)知識(shí)與工具的使用后,我們就可以開始學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)推薦吳恩達(dá)老師的機(jī)器學(xué)習(xí)手冊(cè)


李航老師的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法


還有周志華老師的機(jī)器學(xué)習(xí)和圖解機(jī)器學(xué)習(xí)


由于李航老師的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法涉及到一些公式推導(dǎo),如果看不懂的同學(xué)可以優(yōu)先學(xué)習(xí)另外幾本書;

關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)部分,推薦去看看Kaggle競(jìng)賽網(wǎng)站上面的各種已完成競(jìng)賽任務(wù),多多學(xué)習(xí)各路大神的代碼

如果覺得英文看起來吃力,也可以讀讀

有對(duì)人工智能感興趣的同學(xué),可以關(guān)注up主獲取入門學(xué)習(xí)教程一套


三,深度學(xué)習(xí)

接下來開始學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí),這里被譽(yù)為"圣經(jīng)"的花書反而不推薦大家看,

深度學(xué)習(xí)也沒有什么書可以把圖像識(shí)別、自然語言處理、模型優(yōu)化講的很全面的,最好的方式還是讀大量的論文,加上項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn),以及讀項(xiàng)目源碼;

不過為了0基礎(chǔ)同學(xué),在這里還說推薦一本方便入門的,

具體關(guān)于圖像識(shí)別,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分必會(huì)以下這些網(wǎng)絡(luò)模型:


具體到圖像識(shí)別的目標(biāo)檢測(cè)必須搞懂,F(xiàn)asterRCNN、Yolo系列

之后再去研究其它的方面

關(guān)于自然語言處理,最終需要搞懂一些大模型,比如Transformer、Google Bert、OpenAI GPT,



這就需要一些基礎(chǔ)知識(shí)的前期鋪墊,


NLP大模型搞懂后,再去研究NLP其它方向應(yīng)用


除此之外,深度學(xué)習(xí)也不要忘記學(xué)習(xí) 模型優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)框架

關(guān)于項(xiàng)目操作這塊推薦一本,

四,強(qiáng)化學(xué)習(xí)

最近幾年深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)越來越火,很多知名的大模型就開始引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式來訓(xùn)練模型,所以對(duì)學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)也是有必要的

五,補(bǔ)充知識(shí)

如果前面的都已研究明白,可以學(xué)習(xí)一下

最后,怎么看自己學(xué)的如何呢?這里推薦



今天的分享就到這里,感謝你的閱讀,希望能夠幫助到你,文章創(chuàng)作不易,如果你喜歡我的分享,別忘了點(diǎn)贊轉(zhuǎn)發(fā),讓更多有需要的人看到,最后別忘記關(guān)注up主,你的支持將是我分享最大的動(dòng)力,后續(xù)我會(huì)持續(xù)輸出更多內(nèi)容,敬請(qǐng)期待

同時(shí)準(zhǔn)備了豐厚的人工智能學(xué)習(xí)資料來幫助大家的學(xué)習(xí)?需要的小伙伴找小編領(lǐng)取即可

一鍵三連哦o~


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