这里为大家提供了从零开始学习人工智能的路线图。

无论你是本科生、研究生，还是转行的人，只要你零基础知识，都非常适用，涵盖基础知识、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、模型压缩和优化、深度学习框架和强化学习。 ，补充知识学英语，真的很全面；

接下来我给大家简单介绍一下这个人工智能学习路线图。

1. 基础部分

需要学习人工智能的基本概念、Python和数学基础

需要了解人工智能的基本概念：

常见的人工智能流程：什么是机器学习和深度学习？ 监督学习、无监督学习和强化学习有什么区别？

python需要学习：

建立python运行环境和开发环境 python基础知识 python函数 python面向对象编程 python科学计算

需要学习的数据基础知识：

高等数学 线性代数 概率论 优化解决方案

这部分推荐Python新手教程文档、Python基础教程

以及《白话机器学习中的数学》一书

其中Python菜鸟文档的基础部分只需学习内置函数部分；

python科学计算的一些推荐书籍

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2. 机器学习

掌握了基础知识和工具使用之后，我们就可以开始学习机器学习了

机器学习推荐：Ng Enda老师的机器学习手册

李航老师的统计学习方法

还有周志华老师的机器学习和图形机器学习

由于李航老师的统计学习方法涉及到一些公式的推导，不懂的同学可以优先学习其他书籍；

关于机器学习的实践部分，建议去Kaggle竞赛网站查看各种已完成的竞赛任务，进一步了解各个高手的代码。

如果你觉得英文很难读，你也可以阅读

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3.深度学习

接下来我们开始学习深度学习。 这里的花书被誉为“圣经”孩子0基础学英语网上教程哪个好，不推荐大家阅读。

目前还没有一本关于深度学习的书可以全面涵盖图像识别、自然语言处理和模型优化。 最好的办法就是阅读大量的论文孩子0基础学英语网上教程哪个好，加上实际的项目实践，阅读项目源码；

不过，为了没有基础知识的同学，我想推荐一本容易上手的书。

具体就图像识别而言孩子0基础学英语网上教程哪个好，卷积神经网络部分必须包括以下网络模型：

具体到图像识别中的目标检测，你一定要了解一下，FasterRCNN、Yolo系列

然后我们再研究其他方面

关于自然语言处理，最终需要了解一些大型模型，例如 Transformer、Google Bert、OpenAI GPT。

这需要一些基础知识的前期准备。

了解了NLP大模型之后2023年最强大天花版人工智能学习路线，开源限时分享，就可以研究NLP在其他方向的应用。

另外英语培训，深度学习中不要忘记学习模型优化和深度学习框架。

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4. 强化学习

近年来，深度强化学习变得越来越流行。 很多知名的大型模型都开始引入强化学习的方法来训练模型英语培训，所以学习强化学习也是很有必要的。

5、补充知识

如果你已经学习并了解了前面的内容，可以学习一下

最后，你如何评价自己的学习成绩？

今天的干货就分享到这里了。 感谢大家的阅读。 我希望它能帮助你。

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