ChatGPT的爆火改變了很多東西，就與多年前移動互聯(lián)網(wǎng)的普及一樣，我們正處于AI改變世界的前夜。

ChatGPT是由OpenAI訓(xùn)練的一款大型語言模型，能夠和你進(jìn)行任何領(lǐng)域的對話。

它能夠生成類似于人類寫作的文本。您只需要給出提示或提出問題，它就可以生成你想要的東西。

在此頁面中，您將找到可與 ChatGPT 一起使用的各種提示。

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注意：ChatGPT中文指南，只能私我ChatGPT獲取！

關(guān)于人工智能
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(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機(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，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與算法基礎(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

快速入門：

1. 人工智能概念與本質(zhì)

2. 人工智能的時代

3. 人工智能的應(yīng)用

4. 人工智能流程對比人類思考的過程

5. 人工智能的流程與本質(zhì)

6. 人工智能基本概念與機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)本質(zhì)區(qū)別

7. 回歸和分類任務(wù)的本質(zhì)

8. 聚類和降維任務(wù)的本質(zhì)

9. KNN算法

10. KNN原理

11. Anaconda運(yùn)行環(huán)境安裝

12. Pycharm開發(fā)環(huán)境配置安裝

13. KNN的python代碼實現(xiàn)

14. Scikit-learn模塊講解

15. KNN的sklearn代碼實戰(zhàn)

算法基礎(chǔ)需要學(xué)習(xí)：

1. python基礎(chǔ)與科學(xué)計算模塊

2. AI數(shù)學(xué)知識

3. 線性回歸算法

4. 線性分類算法

二，機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)需要學(xué)習(xí)：

1. 無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法

2. 決策樹系列算法

3. Kaggle實戰(zhàn)

4. 海量數(shù)據(jù)挖掘工具

三、深度學(xué)習(xí)

接下來開始學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)圖像識別、語言處理、數(shù)據(jù)挖掘

深度學(xué)習(xí)需要學(xué)習(xí)：

1. 概率圖模型算法

2. 深度學(xué)習(xí)原理到進(jìn)階實戰(zhàn)

圖像識別需要學(xué)習(xí)：

1. 圖像識別原理到進(jìn)階實戰(zhàn)

2. 圖像識別項目

語言處理需要學(xué)習(xí)：

1. 自然語言處理原理到進(jìn)階實戰(zhàn)

2. 自然語言處理項目

數(shù)據(jù)挖掘需要學(xué)習(xí)：

1. 海量數(shù)據(jù)挖掘工具

這套人工智能的思維導(dǎo)圖以PDF的形式呈現(xiàn)給大家，有需要高清詳細(xì)版的同學(xué)可以

三連+私我“人工智能”獲?。×?一份視頻教程