很多同學(xué)問(wèn)我，AI方向的知識(shí)多而雜，哪些該重點(diǎn)學(xué)習(xí)？學(xué)習(xí)路徑又是怎么樣的呢？

今天，我將自己的學(xué)習(xí)路徑及我所參考的資料全部免費(fèi)分享出來(lái)，希望能夠幫助到大家。

AI知識(shí)大綱

AI知識(shí)大體可以分為5個(gè)模塊，接下來(lái)我會(huì)依次介紹每個(gè)模塊的學(xué)習(xí)路徑，最后給大家推薦幾個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，幫助大家快速入門人工智能。

一、Python編程基礎(chǔ)

在AI領(lǐng)域，目前大部分程序員都使用Python作為第一語(yǔ)言。

學(xué)會(huì)上述操作后就入門了，但一定要將基礎(chǔ)部分的內(nèi)容掌握扎實(shí)。進(jìn)階操作在前期不著急學(xué)習(xí)，可以在日后使用過(guò)程中逐漸精通，比如函數(shù)式編程、多線程使用、異常處理與日志管理等等。

書籍推薦

這里給大家推薦兩本學(xué)習(xí)Python必備書籍。《Python編程》中每個(gè)知識(shí)點(diǎn)下都有對(duì)應(yīng)示例，非常直觀。入門后，《流暢的Python》可以幫你精通Python，完成從小白到大神的進(jìn)階。

二、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

很多同學(xué)看到數(shù)學(xué)就頭疼，其實(shí)模型通用的基本數(shù)學(xué)原理并不難，難的公式在之后的模型中遇見(jiàn)時(shí)再逐個(gè)擊破即可。

切記前期不要深陷到數(shù)學(xué)知識(shí)中去深挖！！

高數(shù)

比如梯度下降和反向傳播的根本原理就是求導(dǎo)，全局最優(yōu)解就是極值點(diǎn)，所以最優(yōu)解一定在導(dǎo)數(shù)的某一個(gè)拐點(diǎn)處，類似的很多知識(shí)都是高中就學(xué)過(guò)的。

線代

首先要明白矩陣各維度所代表的意義

其次清楚矩陣的運(yùn)算規(guī)則

概率論

概率論的知識(shí)在AI體系中看似不那么重要，但卻無(wú)處不在。從數(shù)據(jù)預(yù)處理、建模、模型參數(shù)初始化及歸一化，到最后的結(jié)果分析都與概率論息息相關(guān)。

書籍推薦

這里推薦的是3本經(jīng)典教材與1本我個(gè)人非常喜歡的《數(shù)學(xué)之美》。3本教材書無(wú)需多述，《數(shù)學(xué)之美》把抽象、深?yuàn)W的數(shù)學(xué)方法解釋得通俗易懂，非常精彩，很多模型原理都可以在其中找到你想要的回答。

三、數(shù)據(jù)分析

在具備一定的編程能力與數(shù)學(xué)功底后，我們就可以對(duì)實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行分析與挖掘。

爬蟲(chóng)

很多同學(xué)問(wèn)算法工程師需要學(xué)爬蟲(chóng)嗎？我的回答是：算法的重點(diǎn)在于建模，算法工程師掌握基本爬蟲(chóng)知識(shí)就好，因?yàn)閱挝灰话愣加袑ｉT的采集工程師。

必備三劍客

不論你做數(shù)分還是算法，Numpy、Pandas和Matplotlib都是必須掌握的。但這部分內(nèi)容很雜，沒(méi)必要進(jìn)行系統(tǒng)學(xué)習(xí)，就好像Excel中的函數(shù)一樣。

四、機(jī)器學(xué)習(xí)

從機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)始就正式進(jìn)入到了人工智能的領(lǐng)域。ML涉及的算法都是白盒算法，使用可解釋的數(shù)學(xué)公式去擬合數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)參數(shù)然后進(jìn)行預(yù)測(cè)，最后對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法因?yàn)槎加锌山忉屝?，所以大家需要搞懂?dāng)?shù)學(xué)原理，并知道模型之間的差異、以及適用于什么數(shù)據(jù)集。

對(duì)于回歸任務(wù)與分類任務(wù)，我們也需要知道各種評(píng)估指標(biāo)間的差異與使用場(chǎng)景。

書籍推薦

這里推薦兩本學(xué)習(xí)ML必備書籍。周志華老師的《機(jī)器學(xué)習(xí)（西瓜書）》與李航老師的《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》。

這兩本書非常經(jīng)典，講述了機(jī)器學(xué)習(xí)核心數(shù)學(xué)理論與模型推導(dǎo)全過(guò)程，是夯實(shí)理論的不二選擇。強(qiáng)烈推薦將書籍與上述推薦視頻相結(jié)合進(jìn)行學(xué)習(xí)。

五、深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是黑盒算法，不具可解釋性，初學(xué)者通常會(huì)覺(jué)得它比較神秘。但它的基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以說(shuō)是由眾多個(gè)邏輯回歸函數(shù)組成，所以在學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)一定要將邏輯回歸徹徹底底學(xué)明白。

未完待續(xù)

上述提到的重點(diǎn)內(nèi)容日后會(huì)繼續(xù)和大家分享，文字難以表達(dá)的也會(huì)以視頻的方式和大家見(jiàn)面。

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