耗時(shí)一周整理的人工智能學(xué)習(xí)路線

零基礎(chǔ)學(xué)好人工智能

人工智能包括：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、自然語(yǔ)言處理。每個(gè)大點(diǎn)又包括許多的小點(diǎn)，所以學(xué)起來(lái)還挺費(fèi)勁的?？赡苄枰欢ǖ膶W(xué)歷要求，有一定的知識(shí)基礎(chǔ)，特別是數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，這是必備的知識(shí)。下面是一些學(xué)習(xí)的建議！
?學(xué)習(xí)時(shí)建議先從簡(jiǎn)單的開(kāi)始，在學(xué)習(xí)過(guò)程中制定一些小小的可實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，讓自己充滿動(dòng)力。
一、至少學(xué)會(huì)一種編程語(yǔ)言。雖然編程語(yǔ)言的選擇有很多種，但大部分人都會(huì)選擇從Python開(kāi)始，因?yàn)镻ython的應(yīng)用庫(kù)更適用于機(jī)器學(xué)習(xí)。
二、機(jī)器學(xué)習(xí)必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：微積分、概率論、線性代數(shù)、高等數(shù)學(xué)等都需要學(xué)習(xí)的，同時(shí)我們可以利用Python數(shù)據(jù)分析應(yīng)用庫(kù)numy等。在學(xué)習(xí)不同的算法時(shí)，你需要將數(shù)據(jù)可視化，并學(xué)會(huì)利用在算法中用到的代數(shù)、微積分等概念屬性。
三、學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、Python庫(kù)
?機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)概述、監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)處理與模型調(diào)優(yōu)
?深度學(xué)習(xí)：TensorFlow基本應(yīng)用 、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)概述、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN) 、圖像分類(vgg,resnet)、目標(biāo)檢測(cè)(rcnn,fast-rcnn,faster-rcnn,ssd)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、lstm,bi-lstm,多層LSTM、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)之AutoEncoder自動(dòng)編碼器、Seq2Seq、Seq2Seq with Attension、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、irgan、finetune及遷移學(xué)習(xí)、孿生網(wǎng)絡(luò)、小樣本學(xué)習(xí)
?Python庫(kù)：pandas、numy、Matplotlib、可視化庫(kù)-Seaborn
?Scikit-Learn庫(kù)
四、至少學(xué)習(xí)一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架：TensorFlow、PYTORCH、keras、caffe
良心建議選擇學(xué)習(xí)pytorch，這個(gè)適合學(xué)習(xí)做研究，是目前比較火的框架
五、實(shí)踐出真理
積極參加kaggle、阿里天池、京東等比賽。
六、最后選好自己的方向
自然語(yǔ)言處理、OpenCV圖像處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等

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①準(zhǔn)備畢業(yè)論文的學(xué)生

②準(zhǔn)備跳槽，正在找工作的AI算法工程師等

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