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、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、自然語言處理、模型壓縮與優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)框架、強化學(xué)習(xí)、補充知識，真的是非常的全面；

接下來給大家簡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)、強化學(xué)習(xí)的區(qū)別是什么

python需要學(xué)習(xí)：

1. python運行環(huán)境與開發(fā)環(huán)境的搭建

2. python基礎(chǔ)知識

3. python函數(shù)

4. python面向?qū)ο缶幊?/p>

5. python科學(xué)計算

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)計算部分推薦書籍

二，機器學(xué)習(xí)

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

機器學(xué)習(xí)推薦吳恩達老師的機器學(xué)習(xí)手冊

李航老師的統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法

還有周志華老師的機器學(xué)習(xí)和圖解機器學(xué)習(xí)

由于李航老師的統(tǒng)計學(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)于機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)部分，推薦去看看Kaggle競賽網(wǎng)站上面的各種已完成競賽任務(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

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，加上項目實戰(zhàn)，以及讀項目源碼；

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)于圖像識別，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分必會以下這些網(wǎng)絡(luò)模型：

具體到圖像識別的目標檢測必須搞懂，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)于項目操作這塊推薦一本，

四，強化學(xué)習(xí)

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

五，補充知識

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

有對人工智能感興趣的同學(xué)，可以后臺留下屬于你自己的足跡領(lǐng)取下學(xué)習(xí)教程一套

喜歡up主的分享記得一鍵三連哦~