拒绝摆烂，搞AI上瘾！零基础学人工智能
耗时一周整理的人工智能学习路线
零基础学好人工智能
人工智能包括：机器学习、深度学习、数据科学、自然语言处理。每个大点又包括许多的小点，所以学起来还挺费劲的。可能需要一定的学历要求，有一定的知识基础，特别是数学基础，这是必备的知识。下面是一些学习的建议！
✅学习时建议先从简单的开始，在学习过程中制定一些小小的可实现的目标，让自己充满动力。
一、至少学会一种编程语言。虽然编程语言的选择有很多种，但大部分人都会选择从Python开始，因为Python的应用库更适用于机器学习。
二、机器学习必备的数学基础：微积分、概率论、线性代数、高等数学等都需要学习的，同时我们可以利用Python数据分析应用库numy等。在学习不同的算法时，你需要将数据可视化，并学会利用在算法中用到的代数、微积分等概念属性。
三、学习机器学习、深度学习、Python库
✅机器学习：机器学习概述、监督学习、非监督学习、数据处理与模型调优
✅深度学习：TensorFlow基本应用 、BP神经网络、深度学习概述、卷积神经网络(CNN) 、图像分类(vgg,resnet)、目标检测(rcnn,fast-rcnn,faster-rcnn,ssd)、递归神经网络(RNN)、lstm,bi-lstm,多层LSTM、无监督学习之AutoEncoder自动编码器、Seq2Seq、Seq2Seq with Attension、生成对抗网络、irgan、finetune及迁移学习、孪生网络、小样本学习
✅Python库：pandas、numy、Matplotlib、可视化库-Seaborn
✅Scikit-Learn库
四、至少学习一个深度学习框架：TensorFlow、PYTORCH、keras、caffe
良心建议选择学习pytorch，这个适合学习做研究，是目前比较火的框架
五、实践出真理
积极参加kaggle、阿里天池、京东等比赛。
六、最后选好自己的方向
自然语言处理、OpenCV图像处理、强化学习等
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内含:深度学习神经网络+CV计算机视觉学习（两大框架pytorch/tensorflow+源码课件笔记）+NLP等
适用人群
①准备毕业论文的学生
②准备跳槽，正在找工作的AI算法工程师等
③自学和准备转行到AI领域的人
④想巩固AI核心知识，查漏补缺的人
⑤本科毕业论文、硕士、EI会议、EI期刊、SCI论文发表都可找我了解~